TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers中的循环神经网络函数

TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers模块中提供了循环神经网络（RNN）的多个函数，包括循环层（RNN）和循环序列层（RNNSequence）。这些函数可以方便地用于构建RNN模型。下面将介绍RNN函数的一些常用参数，并给出一个使用例子。

RNN函数的参数如下：

- cell_type：指定RNN的类型，可以是BasicRNNCell、GRUCell或LSTMCell，默认为BasicRNNCell。

- num_units：指定每个RNN层中的神经元数量。

- activation：指定每个RNN层内的激活函数，默认为tanh函数。

- reuse：指定是否重用变量，默认为None。

- scope：指定在RNN中的命名空间，默认为“rnn”。

下面是一个使用RNN函数的例子，假设我们要构建一个具有两个RNN层的模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.layers.python.layers import layers

# 定义输入数据
input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, time_steps, input_size])
input_label = tf.placeholder(tf.int32, [None, output_size])

# 定义RNN层
rnn_layer1 = layers.rnn(
    cell_type=tf.contrib.rnn.BasicRNNCell,
    num_units=64,
    activation=tf.nn.relu,
    reuse=None,
    scope='rnn_layer1'
)

rnn_layer2 = layers.rnn(
    cell_type=tf.contrib.rnn.GRUCell,
    num_units=128,
    activation=tf.nn.tanh,
    reuse=None,
    scope='rnn_layer2'
)

# 构建模型
with tf.variable_scope('rnn_model'):
    rnn_outputs1, _ = tf.nn.dynamic_rnn(
        cell=rnn_layer1,
        inputs=input_data,
        dtype=tf.float32
    )
    rnn_outputs2, _ = tf.nn.dynamic_rnn(
        cell=rnn_layer2,
        inputs=rnn_outputs1,
        dtype=tf.float32
    )
    
# 定义输出层
output = tf.layers.dense(rnn_outputs2[:, -1, :], output_size)

# 定义损失函数
loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(input_label, output)

# 定义优化器及训练操作
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss)

在这个例子中，我们首先定义了输入数据的placeholder和标签的placeholder。然后通过调用layers.rnn函数，我们定义了具有64个神经元和激活函数为ReLU的 个RNN层，以及具有128个神经元和激活函数为tanh的第二个RNN层。接下来，我们使用tf.nn.dynamic_rnn函数构建了整个模型，并将 个RNN层的输出作为第二个RNN层的输入。最后，我们通过调用tf.layers.dense函数定义了输出层，并计算了损失函数。最后，我们定义了优化器以及对应的训练操作。

这是一个简单的使用RNN函数构建循环神经网络模型的例子，你可以根据实际需求修改和增加网络的层数和参数来构建更复杂的模型。