问如何在TensorFlow中实现递归神经网络？

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目前，由于图形结构依赖于输入，这些模型在TensorFlow中很难高效、清晰地实现。这也使得它很难做小型化。使用您提到的while循环是可能的，但是干净地执行它并不容易。

您可以为每个示例构建一个新的图表，但这将非常烦人。如果对于给定的输入大小，您可以枚举数量相当少的可能图，您可以在它们之间进行选择并同时构建它们，但是对于较大的输入来说，这是不可能的。

您还可以使用复杂的tf.gather逻辑和掩码在图形中路由示例，但这也会带来巨大的痛苦。

最终，为每个示例动态构建图形可能是最简单的，而且将来有可能会有支持更好的即时样式执行的替代方案。但是到了0.8版时，我希望这会有点烦人，并引入一些开销，就像Yaroslav在他的评论中提到的那样。

编辑:既然我回答了，这里有一个使用with循环的静态图的例子：https://github.com/bogatyy/cs224d/tree/master/assignment3，我不确定它与这种模型的自定义C++代码相比有多高，尽管原则上它可以批处理。