我不太了解Tensorflow的tf.contrib.rnn.BasicRNNCell如何工作。
我们定义了一个重量的命令，应在图中的不同位置使用，但是我不明白我如何在上面的命令中分辨出所需的命令，或者我一般可以告诉我如何使用它特别说dict作为重量。
任何人都可以详细说明吗？
呼叫tf.contrib.rnn.BasicRNNCell时，
cell = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(num_units=100)
它的权重（在TensorFlow中称为kernel），并且不会产生偏差。此时，cell仅知道它将创建的神经元数量以及如何激活。（从逻辑上讲，您需要告诉cell输入大小以创建其权重变量。）
那么您可能会做：
rnn = tf.nn.dynamic_rnn(cell, rnn_inputs, dtype=tf.float32)
在tf.nn.dynamic_rnn期间，将有2个重要的事情顺序发生：
cell.build将被调用。由于指定了输入，因此cell将创建其权重（内核）和偏差。之后，您可以使用cell._kernel和cell._bias访问它们。相应的节点将添加到Tensorflow的计算图中，但尚未链接到其他节点。cell.call将被调用。在1中创建的重量和偏置节点链接到一些新的节点以产生RNN结果。
因此，从字面上看，您不需要告诉命令如何准确地做事。您需要做的是以适当的方式使用TensorFlow API，并且大多数实现详细信息将得到很好的照顾。