如文档所述
在批次中，每个样本在索引i处的最后状态将被用作下一批次中索引i处的样本的初始状态
这是否意味着要将数据分割成批次，我需要按照以下方式进行操作？例如，假设我在训练一个有状态的RNN来预测给定前一个整数的下一个整数，范围在0到5之间
# batch_size = 3# x中的0, 1, 2等是样本（为了示例的简洁性，省略了时间步和特征）x = [0, 1, 2, 3, 4]y = [1, 2, 3, 4, 5]batches_x = [[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]batches_y = [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5]]那么在学习x[0, 0]后的状态将成为x[1, 0]的初始状态，而x[0, 1]将成为x[1, 1]的初始状态（0对应1，1对应2等）？
这是正确的方法吗？
回答：
根据这个回答，我进行了一些测试。
Stateful=False:
通常情况下（stateful=False），你有一个包含许多序列的批次：
batch_x = [ [[0],[1],[2],[3],[4],[5]], [[1],[2],[3],[4],[5],[6]], [[2],[3],[4],[5],[6],[7]], [[3],[4],[5],[6],[7],[8]] ]形状是(4,6,1)。这意味着你有：
- 1个批次
- 4个独立序列 = 这是批次大小，可以变化
- 每个序列6个步骤
- 每个步骤1个特征
每次训练时，无论是重复这个批次还是传递一个新的批次，它都会看到独立的序列。每个序列都是一个唯一的条目。
Stateful=True:
当你使用有状态层时，你不再传递独立的序列。你将传递非常长的序列，分成小的批次。你将需要更多的批次：
batch_x1 = [ [[0],[1],[2]], [[1],[2],[3]], [[2],[3],[4]], [[3],[4],[5]] ]batch_x2 = [ [[3],[4],[5]], #batch_x1[0]的继续 [[4],[5],[6]], #batch_x1[1]的继续 [[5],[6],[7]], #batch_x1[2]的继续 [[6],[7],[8]] #batch_x1[3]的继续 ]两个形状都是(4,3,1)。这意味着你有：
- 2个批次
- 4个独立序列 = 这是批次大小，必须保持不变
- 每个序列6个步骤（每个批次3个步骤）
- 每个步骤1个特征
有状态层旨在处理巨大的序列，这些序列长到超出你的内存或完成某些任务所需的时间。然后你可以将序列切片并分部分处理。结果没有区别，层并不会更智能或具有额外的能力。它只是不会认为在处理完一个批次后序列就结束了。它期待这些序列的继续。
在这种情况下，你自己决定序列何时结束，并手动调用model.reset_states()。
