简单明了的LSTM/GRU应用实例（Tensorflow版）

本文用一个简单的分类（Classification）任务来演示在Tensorflow中使用RNN的基本技巧。更确切地说是使用LSTM（你可以认为它是一种特殊的RNN）。鉴于本文仅属于入门级教程，因此你可以不必太关心LSTM的内部结构。但是对于RNN的基本认知仍然是必要的。这个例子的源码主要来自文献【1】（笔者有修改），而【1】的作者又是参考的文献【2】。

如果你感觉自己对RNN仍然一窍不通，那么你可以参考本系列博文之前的一篇文章《传说中的RNN到底是何方神圣？》。注意当我们说RNN的时候其实指的就是LSTM（下面给出代码中我们也提供了GRU的使用范例，参考被注释掉的部分，因为在TensorFlow中只要换一个函数就可以了）。

当然，对于Tensorflow的基本使用也是必备的，例如，你应该知道place holder、session这些东西都是什么，以及还如何正确地使用它们。同样，如果你对这些内容仍然一窍不通，那么你可以参考本系列博文之前的一篇文章《TensorFlow简明入门宝典》。

作为例子，我们这里要完成的任务是对0~9这十个手写数字进行分类。所使用的数据集为著名的MINST，关于这个数据集的介绍，以及关于数据读入部分的解读，可以参考之前的文章《基于Softmax实现手写数字识别

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