在tensorflow (tf.contrib.rnn.RNNCell)中将多维张量作为rnn的输入

在TensorFlow中，tf.contrib.rnn.RNNCell是用于定义循环神经网络（RNN）的基本单元。它接受一个多维张量作为RNN的输入。

多维张量是指具有多个维度的张量，可以是二维、三维或更高维的张量。在RNN中，多维张量通常表示为形状为[batch_size, time_steps, input_size]的三维张量，其中batch_size表示每个时间步的样本数量，time_steps表示时间步的数量，input_size表示每个时间步的输入特征数量。

将多维张量作为RNN的输入可以实现对序列数据的建模和处理。例如，可以将文本数据表示为多维张量，其中每个时间步表示一个单词或字符，input_size表示每个单词或字符的特征向量维度。通过将多维张量输入到RNN中，可以学习序列数据的上下文信息，如语义关系、时间依赖等。

在TensorFlow中，可以使用tf.contrib.rnn.RNNCell的子类来定义不同类型的RNN单元，如基本的RNN单元（tf.contrib.rnn.BasicRNNCell）、长短期记忆网络（LSTM）单元（tf.contrib.rnn.LSTMCell）和门控循环单元（GRU）（tf.contrib.rnn.GRUCell）。这些RNN单元可以根据具体任务和需求选择使用。

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请注意，本回答仅提供了关于TensorFlow中将多维张量作为RNN输入的基本概念和相关产品推荐，具体的实现细节和代码示例可以参考TensorFlow官方文档和教程。