演讲“ Tensorflow和深度学习-无博士学位，第2部分”中的递归神经网络代码
演示文稿本身可以在这里找到：
该示例现已针对Tensorflow 1.1更新。 如果使用rnn_play.py，请确保您重新下载检查点文件。
用法：
> python3 rnn_train.py
脚本rnn_train.py在William Shakespeare的全部著作中训练了一种语言模型。 您还可以训练Tensorflow Python代码。 查看文件中的注释。
文件rnn_train_stateistuple.py使用tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell中的state_is_tuple = True选项实现了相同的模型（默认）。 训练应该更快（约10％），但将状态作为元组来处理则比较麻烦。
> tensorboard --logdir=log
训练脚本rnn_train.py
