在Tensorflow中，LSTMCell的状态元组(c, h)中返回的’output’和’h’有什么区别？

我查阅了许多教程、博客、指南以及Tensorflow的官方文档来理解这个问题。例如，请看下面的代码行：

lstm = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(512)output, state_tuple = lstm(current_input, last_state_tuple)

现在如果我解包状态，

last_cell_memory, last_hidden_state =  state_tuple

output和last_hidden_state的维度完全相同，都是[batch_size, 512]。它们可以互换使用吗？我是说，我可以这样做吗？：

last_state_tuple= last_cell_memory, output

然后将last_state_tuple馈送到lstm中？

回答：

@的人的回答是正确的，但它没有提到一个重要点：LSTM层的状态几乎总是等于输出。当LSTM单元链很长且并非所有输入序列长度相等（因此需要填充）时，这种区别就变得重要了。那时你就应该区分状态和输出。

请查看我在一个类似问题上的答案中的可运行示例（它使用BasicRNNCell，但使用LSTMCell也会得到相同的结果）。

学技术