tf.nn.embedding_lookup

tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup（tensor, id）:tensor就是输入张量，id就是张量对应的索引

tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None,name=None)

上面方法中常用的是前两个参数：

第一个参数x：指输入
第二个参数keep_prob: 设置神经元被选中的概率,在初始化时keep_prob是一个占位符, keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 。tensorflow在run时设置keep_prob具体的值，例如keep_prob: 0.5
第五个参数name：指定该操作的名字。

https://blog.csdn.net/lxg0807/article/details/53021859
tf.reshape(tensor, shape, name=None)
函数的作用是将tensor变换为参数shape的形式。
其中shape为一个列表形式，特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小，函数会自动计算，但列表中只能存在一个-1。

好了我想说的重点还有一个就是根据shape如何变换矩阵。其实简单的想就是，

reshape（t, shape） => reshape(t, [-1]) => reshape(t, shape)

首先将矩阵t变为一维矩阵，然后再对矩阵的形式更改就可以了。

tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()