多维张量作为张量流中的rnn的输入（tf.contrib.rnn.RNNCell）

Question

来自有关tf.contrib.rnn.RNNCell的tensorflow文档：“这个单元格的定义与文献中使用的定义不同。在文献中，'单元'是指具有单个标量输出的对象。此定义指的是水平数组这些单位。“

看来，rnn单元只接受向量作为输入。但是我想将图像/视频提供给rnn（例如[批量大小，步长，高度，宽度，通道]）。有没有办法使用rnn cell和dynamic rnn来做到这一点，还是我必须手动构建一个rnn？

Answer 1

正如你所说，RNN只接受像[batch_size，sequence_lentgh，features]这样的Tensor作为输入。

为了从tensorflow使用RNN，您必须为每个帧提取CNN的特征，并将CNN输出数据转换为跟随[batch_size，sequence_lentgh，features]形状的张量，以便将其提供给RNN。