这一篇文章是TensorFlow搭建RNN(1/7) 简单案例的后续文章，
前一篇文章里，我们从零建立了一个RNN，手动建立计算图，现在我们用TensorFlow原生API来简化我们的代码。
计算图的简单创建
inputs_series = tf.unstack(batchX_placeholder, axis=1)
labels_series = tf.unstack(batchY_placeholder, axis=1)
for current_input in inputs_series:
current_input = tf.reshape(current_input, [batch_size, 1])
input_and_state_concatenated = tf.concat([current_input, current_state],1) # Increasing number of columns
next_state = tf.tanh(tf.matmul(input_and_state_concatenated, W) + b)
states_series.append(next_state)
current_state = next_state
把之前的代码(上面)换成下面的，
inputs_series = tf.split(batchX_placeholder, truncated_backprop_length, 1)
labels_series = tf.unstack(batchY_placeholder, axis=1)
cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(state_size)
states_series, current_state = tf.contrib.rnn.static_rnn(cell, inputs_series, initial_state = init_state)还有，你可以把之前的权重和偏置矩阵W和b的声明部分也移除了，
这些都隐藏在RNN的api里面的了
看看这次的变化：
cell
cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(state_size)看看之前W、b的定义：
W = tf.Variable(np.random.rand(state_size+1, state_size), dtype=tf.float32)
b = tf.Variable(np.zeros((1,state_size)), dtype=tf.float32)观察，W和b都只有一个可变参数，就是state_size,
现在把 W和b放进了cell里面，传入state_size
x_inputs
inputs_series = tf.split(batchX_placeholder, truncated_backprop_length, 1)用split代替了unstack， split沿着axis=1将tensor分解成更小的tensors，
这里inputs_series的shape是(5,1)
而在之前的代码中,unstack把最后一个维度移除了，shape为(5,),
所以我们才又在for循环中reshape一次，把(5,)转成(5,1)
tf.contrib.rnn.static_rnn
原文tf.nn.rnn，现在替换为tf.contrib.rnn.static_rnn
代替了for循环，
把inputs和cell结合生成了states的序列，
返回的数据也和之前的一样：states_series, current_state
下一步
下一篇我们将用LSTM的架构来完善RNN。
虽然这个案例比较简单，但我们的目的是学习TensorFlow。
原文来自medium:
https://medium.com/@erikhallstrm/tensorflow-rnn-api-2bb31821b185
本文根据tensorflow 1.2的api修改了代码