这篇文章主要讲解了“创意RNN和深度RNN怎么实现”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“创意RNN和深度RNN怎么实现”吧！
创新互联是一家朝气蓬勃的网站建设公司。公司专注于为企业提供信息化建设解决方案。从事网站开发，网站制作，网站设计，网站模板，微信公众号开发，软件开发，微信平台小程序开发，10余年建站对混凝土搅拌站等多个领域，拥有丰富的网站建设经验。
经过上期的学习，我们有了一个可以预测未来时序信号的模型。那么我们也可以用它来产生一些有创意的句子。我们所需要做的就是提供一个包含n_steps个值的种子句子（比如全是0），用这个模型来预测下一个值。然后将这个预测值添加到句子中，依次产生一个新的句子。具体实现如下：
sequence = [0.] * n_steps
for iteration in range(300):
X_batch = np.array(sequence[-n_steps:]).reshape(1, n_steps, 1)
y_pred = sess.run(outputs, feed_dict={X: X_batch})
sequence.append(y_pred[0, -1, 0])
现在我们可以把周杰伦的专辑输入到RNN网络中，看看能产生什么样子的歌曲出来。然而，有时候我们需要一个拥有更多神经元的更深的更加强大的RNN，那接下来，我们看下深度RNN。
深度RNN其实跟深度CNN差不多，叠加更多层的神经元而已，如下图：
那么在tensorflow中该如何实现呢？我们可以穿件几个神经元，并且把他们堆叠到MultiRNNCell中。下面的代码中，我们堆叠了三个相同的神经元（我们也可以堆叠多种不同类型不同个数的神经元）：
n_neurons = 100
n_layers = 3
basic_cell = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(num_units=n_neurons)
multi_layer_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([basic_cell] * n_layers)
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(multi_layer_cell, X, dtype=tf.float32)
感谢各位的阅读，以上就是“创意RNN和深度RNN怎么实现”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对创意RNN和深度RNN怎么实现这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
