小編寫這篇文章的一個主要目的，主要是給大家做一個詳細(xì)的介紹，介紹的內(nèi)容主要是利用Python知識，利用Python去實(shí)現(xiàn)RNN與堆疊的RNN，具體的實(shí)例代碼，下面就給大家詳細(xì)的去做一個解答。

　　1、雙向RNN

　　雙向RNN(Bidirectional RNN)的結(jié)構(gòu)如下圖所示。

      雙向的RNN是同時考慮“過去”和“未來”的信息。上圖是一個序列長度為4的雙向RNN結(jié)構(gòu)。

　　雙向RNN就像是我們做閱讀理解的時候從頭向后讀一遍文章，然后又從后往前讀一遍文章，然后再做題。有可能從后往前再讀一遍文章的時候會有新的不一樣的理解，最后模型可能會得到更好的結(jié)果。

　　2、堆疊的雙向RNN

　　堆疊的雙向RNN(Stacked Bidirectional RNN)的結(jié)構(gòu)如上圖所示。上圖是一個堆疊了3個隱藏層的RNN網(wǎng)絡(luò)。

　　注意，這里的堆疊的雙向RNN并不是只有雙向的RNN才可以堆疊，其實(shí)任意的RNN都可以堆疊，如SimpleRNN、LSTM和GRU這些循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以進(jìn)行堆疊。

　　堆疊指的是在RNN的結(jié)構(gòu)中疊加多層，類似于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可以疊加多層，增加網(wǎng)絡(luò)的非線性。

　　3、雙向LSTM實(shí)現(xiàn)MNIST數(shù)據(jù)集分類

　　import tensorflow as tf
　　from tensorflow.keras.models import Sequential
　　from tensorflow.keras.layers import Dense
　　from tensorflow.keras.layers import LSTM,Dropout,Bidirectional
　　from tensorflow.keras.optimizers import Adam
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　#載入數(shù)據(jù)集
　　mnist=tf.keras.datasets.mnist
　　#載入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)載入的時候就已經(jīng)劃分好訓(xùn)練集和測試集
　　#訓(xùn)練集數(shù)據(jù)x_train的數(shù)據(jù)形狀為（60000，28，28）
　　#訓(xùn)練集標(biāo)簽y_train的數(shù)據(jù)形狀為（60000）
　　#測試集數(shù)據(jù)x_test的數(shù)據(jù)形狀為（10000，28，28）
　　#測試集標(biāo)簽y_test的數(shù)據(jù)形狀為（10000）
　　(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()
　　#對訓(xùn)練集和測試集的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，有助于提升模型訓(xùn)練速度
　　x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0
　　#把訓(xùn)練集和測試集的標(biāo)簽轉(zhuǎn)為獨(dú)熱編碼
　　y_train=tf.keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=10)
　　y_test=tf.keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=10)
　　#數(shù)據(jù)大小-一行有28個像素
　　input_size=28
　　#序列長度-一共有28行
　　time_steps=28
　　#隱藏層memory block個數(shù)
　　cell_size=50
　　#創(chuàng)建模型
　　#循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)輸入必須是3維數(shù)據(jù)
　　#數(shù)據(jù)格式為(數(shù)據(jù)數(shù)量，序列長度，數(shù)據(jù)大小)
　　#載入的mnist數(shù)據(jù)的格式剛好符合要求
　　#注意這里的input_shape設(shè)置模型數(shù)據(jù)輸入時不需要設(shè)置數(shù)據(jù)的數(shù)量
　　model=Sequential([
　　Bidirectional(LSTM(units=cell_size,input_shape=(time_steps,input_size),return_sequences=True)),
　　Dropout(0.2),
　　Bidirectional(LSTM(cell_size)),
　　Dropout(0.2),
　　#50個memory block輸出的50個值跟輸出層10個神經(jīng)元全連接
　　Dense(10,activation=tf.keras.activations.softmax)
　　])
　　#循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)輸入必須是3維數(shù)據(jù)
　　#數(shù)據(jù)格式為(數(shù)據(jù)數(shù)量，序列長度，數(shù)據(jù)大小)
　　#載入的mnist數(shù)據(jù)的格式剛好符合要求
　　#注意這里的input_shape設(shè)置模型數(shù)據(jù)輸入時不需要設(shè)置數(shù)據(jù)的數(shù)量
　　#model.add(LSTM(
　　#units=cell_size,
　　#input_shape=(time_steps,input_size),
　　#))
　　#50個memory block輸出的50個值跟輸出層10個神經(jīng)元全連接
　　#model.add(Dense(10,activation='softmax'))
　　#定義優(yōu)化器
　　adam=Adam(lr=1e-3)
　　#定義優(yōu)化器，loss function，訓(xùn)練過程中計(jì)算準(zhǔn)確率使用交叉熵?fù)p失函數(shù)
　　model.compile(optimizer=adam,loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
　　#訓(xùn)練模型
　　history=model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=10,validation_data=(x_test,y_test))
　　#打印模型摘要
　　model.summary()
　　loss=history.history['loss']
　　val_loss=history.history['val_loss']
　　accuracy=history.history['accuracy']
　　val_accuracy=history.history['val_accuracy']
　　#繪制loss曲線
　　plt.plot(loss,label='Training Loss')
　　plt.plot(val_loss,label='Validation Loss')
　　plt.title('Training and Validation Loss')
　　plt.legend()
　　plt.show()
　　#繪制acc曲線
　　plt.plot(accuracy,label='Training accuracy')
　　plt.plot(val_accuracy,label='Validation accuracy')
　　plt.title('Training and Validation Loss')
　　plt.legend()
　　plt.show()

　　這個可能對文本數(shù)據(jù)比較容易處理，這里用這個模型有點(diǎn)勉強(qiáng)，只是簡單測試下。

　　模型摘要：

　　acc曲線：

　　loss曲線：

　　到此為止，這篇文章就給大家介紹完畢了，希望可以給大家?guī)韼椭?/p>