无状态RNN与有状态RNN-正确的batch_input_shape应该是什么？

问题描述

无状态RNN模型

model = tf.keras.models.Sequential([
         tf.keras.layers.Embedding(input_dim=(vocab_size),output_dim=256,mask_zero=True),tf.keras.layers.GRU(units=1024),# stateful=True),tf.keras.layers.Dense(vocab_size)                           
])

等效的有状态RNN模型

model = tf.keras.models.Sequential([
         tf.keras.layers.Embedding(input_dim=(vocab_size),batch_input_shape=(batch_size,None),tf.keras.layers.GRU(units=1024,stateful=True),tf.keras.layers.Dense(vocab_size)                           
])

无状态版本可以正常工作。有状态版本会因输入形状错误而引发错误。 batch_size设置为32。不胜感激。

谢谢。

解决方法

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