import tensorflow as tf

    epoch_size = batch_patition_length // num_steps                           # ->5000/5=1000 就是每一轮的大小
    for i in range(epoch_size):   # 抽取 epoch_size 个数据
        x = data_x[:, i * num_steps:(i + 1) * num_steps]                      # ->(200, 5)
        y = data_y[:, i * num_steps:(i + 1) * num_steps]
        yield (x, y)    # yield 是生成器，生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行和状态（最后就是for循环结束后的结果，共有1000个(x, y)）
def gen_epochs(n, num_steps):
    for i in range(n):
        yield gen_batch(gen_data(), batch_size, num_steps)

'''定义placeholder'''
x = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps], name="x")
y = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps], name='y')
init_state = tf.zeros([batch_size, state_size])
'''RNN输入'''
rnn_inputs = tf.one_hot(x, num_classes)
#rnn_inputs = tf.unstack(x_one_hot, axis=1)

'''不需要了，使用tensorflow中定义好的cell即可'''
#'''定义RNN cell'''
#with tf.variable_scope('rnn_cell'):
