Я пытаюсь использовать API оценки тензорного потока (https://www.tensorflow.org/guide/estimators) для нейронных сетей на основе RNN. Простой RNN будет выглядеть примерно так:
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(100)
hidden_state, final_states = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, inputs, dtype=tf.float32)
Для обучения он получит тензорразмером (batch_size, num_time_steps, ...). Для каждого пакета скрытое состояние будет инициализироваться снова, насколько мне известно. Для режима прогнозирования я хочу передать поток шагов в оценщик. Также скрытое состояние не должно сбрасываться для каждого шага, ноот предыдущего шага. Как я могу это сделать? Похоже, что API-функция оценки действительно ограничивает меня здесь ...