1. tf.nn.dynamic_rnn返回值概述
tf.nn.dynamic_rnn是TensorFlow中的一个函数，用于创建动态RNN（循环神经网络）模型。它的返回值是一个tuple，包含两个元素：outputs和state。
1.1 outputs
outputs是一个张量（tensor），其形状为[batch_size, max_time, num_units]。其中，batch_size表示输入样本的批次大小，max_time表示输入样本的最大时间步数（sequence的长度），num_units表示RNN单元的数量。outputs的值表示所有时间步长上每个样本的输出。
1.2 state
state是一个元组（tuple），其中包含每个RNN单元的最终状态。对于基本的RNN单元，state是一个形状为[batch_size, num_units]的张量；对于LSTM单元，state是一个包含两个形状为[batch_size, num_units]的张量的元组，表示细胞状态（cell state）和隐含状态（hidden state）。
2. outputs的解释
outputs表示模型在每个时间步上的输出。每个时间步上的输出都是一个形状为[batch_size, num_units]的张量，其中，batch_size表示输入样本的批次大小，num_units表示RNN单元的数量。
我们可以通过将outputs传入tf.nn.softmax函数来获取每个时间步上的概率分布。
probs = tf.nn.softmax(outputs, axis=-1)注意，这里的axis=-1表示对outputs张量的最后一个维度进行softmax操作。
通过调整temperature参数，可以控制softmax的输出分布的平滑程度。较高的temperature值将导致更平滑、更均匀的分布，而较低的temperature值将导致更尖锐、更集中的分布。
probs = tf.nn.softmax(outputs / temperature, axis=-1)上述代码中，outputs除以temperature后再进行softmax操作。
通过调整temperature的值，我们可以灵活地控制模型输出的概率分布平滑程度，从而影响生成的样本的多样性。
3. state的解释
state表示每个RNN单元的最终状态。对于基本的RNN单元，state是一个形状为[batch_size, num_units]的张量，表示最终的隐含状态。
我们可以使用state张量来初始化下一个RNN单元的状态。在训练中，可以使用tf.zeros函数来初始化state。
state = tf.zeros([batch_size, num_units])对于LSTM单元，state是一个包含两个张量的元组，分别表示最终的细胞状态（cell state）和隐含状态（hidden state）。
4. 总结
tf.nn.dynamic_rnn函数返回的outputs和state对于了解RNN模型的输出和状态非常重要。
outputs可以用于获取每个时间步上的输出，并通过调整temperature参数来影响输出的概率分布的平滑程度。
state可以用于初始化下一个RNN单元的状态，对于LSTM单元，state是一个包含细胞状态和隐含状态的元组，分别表示最终的细胞状态和隐含状态。