卷积LSTM代码

tensorflow 实现卷积LSTM，参见文章Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting

# -*- coding: utf-8 -*-  
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
from cell import ConvLSTMCell
if ‘session‘ in locals（） and session is not None:
    print（‘Close interactive session‘）
    session.close（）
def main（）:
    shape=[132 228]
    kernel = [3 3]
    filters = 12
    batch_size=181
    num_steps=8
    channels=7
    inputs = tf.placeholder（tf.float32 [batch_size num_steps] + shape + [channels]）
    cell = ConvLSTMCell（shape filters kernel）
    outputs state = tf.nn.dynamic_rnn（cell inputs dtype=inputs.dtype time_major=True）
    print（inputs.shape）
    with tf.Session（） as sess:
        sess.run（tf.global_variables_initializer（））
        for idx epoch in enumerate（gen_epochs（num_epochs num_steps））:
            for step （X Y） in enume