tensorflow源码解读 循环网络

    用tensorflow搭建循环神经网络时，需要调用tf.nn.rnn_cell模块下的api，虽然写在nn包里，但总感觉rnn模块像一个黑盒，完全不像nn模块下的风格，通过源码可以发现，rnn模块本质上是一种实现了Layers的类，放在tf.Layers模块下感觉更好理解。

    上图是RNN模块的UML图，Layers是所有类的基类，所以rnn是一种layers，在第一次调用__call__调用build方法创建变量，计算逻辑都包含在call函数中。RNN模块采用装饰者模式构建，底下是四大基本类型，以Wrapper是装饰类型。注意MutiRNNCell装饰的是一个RnnCell列表。以上所有的类都可以看做是一种RnnCell类，RnnCell类每调用一次__call__()方法，就会在timestamp维度进行一次计算，若想执行Rnn操作需要循环执行__call__()方法。

    为了方便，tensorflow提供了一些自动在timestamp上循环执行__call__()的函数：

    cell:任意一种RnnCell

    inputs:RnnCell需要的输入格式

    initial_state:初始化时可以调用RnnCell.zero_state()方法

其他函数也是这种调用方式