#!/usr/bin/env?python
#?-*-?coding:?utf-8?-*-
#
from?__future__?import?print_function
import?tensorflow?as?tf
from?tensorflow.examples.tutorials.mnist?import?input_data


def?initialize_weight_bias（in_size?out_size）:
????weight?=?tf.truncated_normal（shape=（in_size?out_size）?stddev=0.01?mean=0.0）
????bias?=?tf.constant（0.1?shape=[out_size]）
????return?tf.Variable（weight）?tf.Variable（bias）


def?model（data?target?dropout?num_hidden=200?num_layers=3）:
????“““
????RNN?model?for?mnist?classification.
????Args:
????????data:?input?data?with?shape?（batch_size?max_time_steps?cell_size）.
????????target?:?label?of?input?data?with?shape?（batch_size?num_classes）.
????????dropout:?dropout?rate.
????????num_hidden:?the?number?of?hidden?units.
????????num_layers:?the?number?of?RNN?layers.

????Returns:

????“““
????#?establish?RNN?model
????cells?=?list（）
????for?_?in?range（num_layers）:
????????cell?=?tf.nn.rnn_cell.GRUCell（num_units=num_hidden）
????????cell?=?tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper（cell=cell?output_keep_prob=1.0-dropout）
????????cells.append（cell）
????network?=?tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell（cells=cells）
????outputs?last_state?=?tf.nn.dynamic_rnn（cell=network?inputs=data?dtype=tf.float32）

????#?get?last?output
????outputs?=?tf.transpose（outputs?（1?0?2））
????last_output?=?tf.gather（outputs?int（outputs.get_shape（）[0]）-1）

????#?add?softmax?layer
????out_size?=?int（target.get_shape（）[1]）
????weight?bias?=?initialize_weight_bias（in_size=num_hidden?out_size=out_size）
????logits?=?tf.add（tf.matmul（last_output?weight）?bias）

????return?logits


def?main（）:
????#?define?some?parameters
????default_epochs?=?10
????default_batch_size?=?64
????default_dropout?=?0.5
????test_freq?=?150??#?every?150?batches
????logs_path?=?‘data/log‘

????#?get?train?and?test?data
????mnist_data?=?input_data.read_data_sets（‘data/mnist‘?one_hot=True）
????total_steps?=?int（mnist_data.train.num_examples/default_batch_size）
????total_test_steps?=?int（mnist_data.test.num_examples/default_batch_size）
????print（‘number?of?training?examples:?%d‘?%?mnist_data.train.num_examples）??#?55000
????print（‘number?of?test?examples:?%d‘?%?mnist_data.test.num_examples）??#?10000

????#?fit?RNN?model
????input_x?=?tf.placeholder（tf.float32?shape=（None?28?28））
????