Derong Qiu issues

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                                            Derong Qiu

tf.concat 前后，shape没有变化

seq_output = tf.concat(lstm_output, 1) 这一步里，我发现lstm_output和seq_output 的shape是一样的？

dynamic_rnn那里报错了，求解

Dimensions must be equal, but are 1024 and 596 for 'rnn/while/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/basic_lstm_cell/MatMul_1' (op: 'MatMul') with input shapes: [100,1024], [596,2048].

请问seq_output = tf.concat(self.lstm_outputs, 1)的用意是什么？

你好，想请教个问题。我的运行下来，报错在 y_reshaped = tf.reshape(y_one_hot, self.logits.get_shape()) 因为y_one_hot和self.logits的总元素数量不同，所以不能reshape。我推算了一下： 1. inputs的shape是(num_seqs, num_steps)，经过tf.one_hot以后，lstm_inputs的shape变成(num_seqs, num_steps, num_classes) 2. 我用的是cell是一层的lstm，lstm_inputs经过tf.nn.dynamic(cell, lstm_inputs, initial_state=self.initial_state)后，lstm_outputs的shape是(num_seqs, num_steps, lstm_size) 3. lstm_outputs经过tf.concat(lstm_outputs, 1)以后，shape没有任何变化，再经过一些列运算后，shape就会有问题。所以想问一下tf.concat(lstm_outputs, 1)这一步是做什么的？感谢~