眼看千遍，不如手动一遍，看了原文再手动整理一遍，代码实际操作一遍，加深理解。相当于高中时做的笔记了。
tf.nn.dynamic_rnn 函数是tensorflow封装的用来实现递归神经网络（RNN）的函数，本文会重点讨论一下tf.nn.dynamic_rnn 函数的参数及返回值。
首先来看一下该函数定义：
tf.nn.dynamic_rnn(
cell,
inputs,
sequence_length=None,
initial_state=None,
dtype=None,
parallel_iterations=None,
swap_memory=False,
time_major=False,
scope=None
)重要参数介绍：
- cell：LSTM、GRU等的记忆单元。cell参数代表一个LSTM或GRU的记忆单元，也就是一个cell。例如，cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell((num_units)，其中，num_units表示rnn cell中神经元个数，也就是下文的cell.output_size。返回一个LSTM或GRU cell，作为参数传入。
- inputs：输入的训练或测试数据，一般格式为[batch_size, max_time, embed_size]，其中batch_size是输入的这批数据的数量，max_time就是这批数据中序列的最长长度，embed_size表示嵌入的词向量的维度。
- sequence_length：是一个list，假设你输入了三句话，且三句话的长度分别是5,10,25,那么sequence_length=[5,10,25]。
- time_major：决定了输出tensor的格式，如果为True, 张量的形状必须为 [max_time, batch_size,cell.output_size]。如果为False, tensor的形状必须为[batch_size, max_time, cell.output_size]，cell.output_size表示rnn cell中神经元个数。
- 返回值：元组（outputs, states）
outputs：outputs很容易理解，就是每个cell会有一个输出
states：states表示最终的状态，也就是序列中最后一个cell输出的状态。一般情况下states的形状为 [batch_size, cell.output_size ]，但当输入的cell为BasicLSTMCell时，state的形状为[2，batch_size, cell.output_size ]，其中2也对应着LSTM中的cell state和hidden state。
那为什么states输出形状会有变化呢？states和outputs又有什么关系呢？
【1】对于第一问题“states”形状为什么会发生变化呢？
LSTM和GRU分别为tf.nn.dynamic_rnn的输入cell类型为例，
当cell为LSTM，states形状为[2，batch_size, cell.output_size ]；
当cell为GRU时，states形状为[batch_size, cell.output_size ]。
其原因是因为LSTM和GRU的结构本身不同，如下面两个图所示，这是LSTM的cell结构，每个cell会有两个输出：
和
，上面这个图是输出
，代表哪些信息应该被记住哪些应该被遗忘； 下面这个图是输出
，代表这个cell的最终输出，LSTM的states是由
和
组成的，即states = （c，h）。
当cell为GRU时，state就只有一个了，原因是GRU将
和
进行了简化，将其合并成了
，如下图所示，GRU将遗忘门和输入门合并成了更新门，另外cell不再有细胞状态cell state，只有hidden state。
对于第二个问题outputs和states有什么关系？
如果cell为LSTM，那 states是个tuple，分别代表
和
，其中
与outputs中对应的最后一个时刻（即最后一个cell）的输出相等；如果cell为GRU，那么同理，states其实就是
。
通过测试代码可以更好的理解。
import tensorflow as tf
import numpy as np
def dynamic_rnn(rnn_type='lstm'):
# 创建输入数据,3代表batch size,6代表输入序列的最大步长(max time),4代表每个序列的维度
X = np.random.randn(3, 6, 4)
# 第二个输入的实际长度为4
X[1, 4:] = 0
#记录三个输入的实际步长
X_lengths = [6, 4, 6]
rnn_hidden_size = 5
if rnn_type == 'lstm':
cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=rnn_hidden_size, state_is_tuple=True)
else:
cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(num_units=rnn_hidden_size)
outputs, last_states = tf.nn.dynamic_rnn(
cell=cell,
dtype=tf.float64,
sequence_length=X_lengths,
inputs=X)
with tf.Session() as session:
session.run(tf.global_variables_initializer())
o1, s1 = session.run([outputs, last_states])
print(np.shape(o1))
print(o1)
print(np.shape(s1))
print(s1)
if __name__ == '__main__':
dynamic_rnn(rnn_type='lstm')输出结果：
outputs，维度是[3，6，5]，3是batch_size的大小，6是代表输入序列的最大步长(max time)，5是rnn_hidden_size = 5
states，维度是[2，3，5]，2是表示一个
，一个
，3是batch_size的大小，5是rnn_hidden_size = 5
实验一解析：cell类型为LSTM，我们看看输出是什么样子，如上图所示，输入的形状为 [ 3, 6, 4 ]，经过tf.nn.dynamic_rnn后outputs的形状为 [ 3, 6, 5 ]，states形状为 [ 2, 3, 5 ]，其中state第一部分为c，代表cell state;第二部分为h，代表hidden state。可以看到hidden state 与 对应的outputs的最后一行是相等的（rnn_hidden_size = 5）。另外需要注意的是输入一共有三个序列，但第二个序列的长度只有4，可以看到outputs中对应的两行值都为0，所以hidden state对应的是最后一个不为0的部分。tf.nn.dynamic_rnn通过设置sequence_length来实现这一逻辑，本例中的 X_lengths =[6，4，6]。
将上面代码输入改为dynamic_rnn(rnn_type='gru')，继续运行
输出结果：
outputs，维度是[3，6，5]，3是batch_size的大小，6是代表输入序列的最大步长(max time)，5是rnn_hidden_size = 5
states，维度是[3，5]，因为gru不像lstm有
和
，3是batch_size的大小，5是rnn_hidden_size = 5
实验二解析：cell类型为GRU，我们看看输出是什么样子，如上图所示，输入的形状为 [ 3, 6, 4 ]，经过tf.nn.dynamic_rnn后outputs的形状为 [ 3, 6, 5 ]，state形状为 [ 3, 5 ]。可以看到 state 与 对应的outputs的最后一行是相等的。
