動かすだけで簡単に動作させることができます。残念なことに、サンプルコードをぱっと見ただけで使い方を理解するのは相変わらずなかなか難しいです。特有の処理がさくっと書かれているため、サンプルとしてまあ不親切なわけです。同様、自己流にサンプルを書き直して使い方を確認してみました。書き直したコードを動作させてみて、だいたい元のコードと同じような性能が出ていそうなので、ざっくりと解説をしてみようと思います。いつもどおり完成コードは、記事の最後の方に置かせていただいています。同じものを利用しています。インスタンスを使用しています。やって使うの?AWSのGPUインスタンスでどうやって動かせばいいの?という方は、まずは過去記事をご参照ください。場合だいたいここでハイパーパラメーターの設定と入出力用のデータを定義します。書く場合もその流儀にならって書くと下記のようになります。入出力用の変数となります。最終出力および中間出力用に主に使用されるものでしたね。この2つの値に注目して以降のコードを見ていきましょう。続いて、LSTMを利用して、次の単語を出力させる手順までを見てみましょう。損失関数の定義やパラメーター更新の方法は通常のDNNと大差ありませんので省略させていただきます。tf.float32)ここから先のコードは色々と不親切で全然サンプルになっておりませんので心して追っかけていきましょう。API一覧にのっていません。セルを定義できてしまいます。時点では表示されます。クラスのタプルとして表現するかどうかを示すものになります。時に独特な処理が必要となりますのでそこだけご注意ください。関数を参考にするとわかりやすく汎用的に書き換えることができますのでご参照ください。複数個並べてくれる処理になります。