tf.nn.dynamic_rnn执行什么样的计算？它如何使用参数cell和inputs(创建结果(？
我已经在文档中查找了，但我没有找到解释。
tf.nn.static_rnn vs. tf.nn.dynamic_rnn
在内部，tf.nn.static_rnn为固定的 RNN 长度创建一个展开的图。这意味着，如果你调用具有 200 个时间步长的输入的tf.nn.static_rnn，你正在创建一个具有 200 个 RNN 步长的静态图。首先，图形创建速度很慢。其次，您无法传入比最初指定的序列更长的序列 (> 200(。
tf.nn.dynamic_rnn解决了这个问题。它使用tf.while_loop在执行时动态构造图形。这意味着图形创建速度更快，您可以喂入可变大小的批次。
性能如何？
您可能认为tf.nn.static_rnn比其动态对应物更快，因为它预先构建了图形。
请注意，强烈建议使用
tf.nn.dynamic_rnn。
参考： http://www.wildml.com/2016/08/rnns-in-tensorflow-a-practical-guide-and-undocumented-features/