有人能够在 Tensorflow 中混合前馈层和循环层吗？
例如：
输入->转换->GRU->线性->输出
我可以想象一个人可以用前馈层定义自己的单元，并且没有状态，然后可以使用 MultiRNNCell 函数进行堆叠，如下所示：
细胞= tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell（[conv_cell，GRU_cell，线性_cell]）
这将使生活变得更加轻松......
你不能只执行以下操作：
rnnouts, _ = rnn(grucell, inputs)
linearout = [tf.matmul(rnnout, weights) + bias for rnnout in rnnouts]
etc.
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