Seq2Seq实践感言

纸上看的话是不会注意到这些的。

1. encoder_inputs = Input(shape=(None, feature_cnt)
设置None是为了inference的时候可以用1, training的时候可以用30

2. training 和testing 的差别除了item 1， 还有 encoder 和decoder是分开来的，decoder是一个一个lstm cell run

3. static model - specify model的时候是没有input parameters的，specify 完后就能把input/output 的shape完整知道， 当然有些是None,这是唯一的flexibility (runtime decide)

4. [(None, 256),(None, 256),(None, 256)] 这种shape确实是一个list里三个numpy array