本文講述在Tensorflow下使用動態RNN的可變長度輸入邏輯， 下面是問題和解決辦法， 模擬小基遇到問題， 小數幫忙解決。
小基遇到的問題
舉例來說， 輸入張量是批量大小3， 最大時間序列長度4， 特徵值維度2
[[1,2]， [3,4]， [5,6]， [7,8]]， [[9,10]]]， 並且為了使其成為RNN的輸入
[[1,2]， [3,4]， [5,6]， [7,8]]， [[9,10]， [0,0]， [0,0]， [0,0 ]]]， 想要一個這樣的表格， 有沒有一個好辦法呢？由於假設輸入到這個RNN的張量是在進入RNN之前由另一個神經網路提取的特徵量， 我想知道一個不會破壞計算圖的方法。
小數的解決辦法
我想可能需要tf.train.batch（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/batch）並使用dynamic_pad = True。
人工智慧技術一問一答， 小基小數為你支招， 關注基數智慧公眾號jishu2017ai， 回復tf獲得《Tensorflow完整實戰教程》， 一起加入人工智慧AI技術大本營。