tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode 函数是TensorFlow库中seq2seq模型中非常重要的函数之一，用于将RNN模型的静态计算图转换为动态计算图。
该函数的主要作用是为了在序列模型(例如语言模型、机器翻译等)的解码过程中，利用动态计算图的方式对每一时间步计算输出，而不是预先定义好静态计算图、循环调用的方式，这样能够更加高效、灵活地进行计算。
动态计算图的优势在于不需要预先指定序列的长度，同时也能够使用GPU进行并行计算，加速训练过程。具体来说，该函数可以完成以下几个功能：
- 将输入序列通过RNN模型进行编码，并将encoder的输出作为decoder的输入；
- 使用beam search等算法对decoder的输出结果进行后处理，得到最终的输出结果；
- 经过动态计算图的方式对每一时间步进行计算，使得序列的长度可以不固定，比静态计算图更加灵活。
下面给出两个实例来说明dynamic_decode函数的使用方法：
- 机器翻译应用
在机器翻译应用中，我们希望将目标语言的句子转化为源语言的句子。那么，我们可以将源语言的句子看作是encoder输入的序列，目标语言的句子看作是decoder输入的序列。利用dynamic_decode函数，我们可以得到目标语句的序列输出。
# 定义Bi-LSTM encoder和LSTM decoder
encoder_outputs, encoder_state = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(...)
decoder_outputs, decoder_state = tf.nn.dynamic_rnn(...)
# 定义sequence_loss函数
seq_loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits, target_output, weights)
# 定义dynamic_decode函数
outputs, state = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder, ...)
# 定义训练损失和优化器
train_loss = tf.reduce_mean(seq_loss)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(train_loss)
- 文本生成应用
在文本生成应用中，我们希望基于给定的前几个字符或单词，生成一个具有一定逻辑或连贯性的语句。那么，我们可以将给定的前几个字符或单词看作是decoder输入的序列，然后开始解码，直到生成的语句满足一定的条件或者达到了最大生成长度。
# 定义LSTM decoder和输出层
decoder_outputs, decoder_state = tf.nn.dynamic_rnn(...)
logits = tf.layers.dense(decoder_outputs, vocab_size)
# 定义开始符号和结束符号
start_token = tf.ones([batch_size, 1], dtype=tf.int32)
end_token = tf.zeros([batch_size, 1], dtype=tf.int32)
# 定义GreedyEmbeddingHelper
helper = tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper(embedding, start_token, end_token)
# 定义BasicDecoder
decoder = tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(cell, helper, encoder_state, ...)
outputs, state, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder, ...)
# 定义生成的语句
generated_sentences = outputs.sample_id
以上两个实例只是tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode函数的部分应用场景，具体的使用方法还与模型结构、算法选择以及解码策略有关联。因此，在应用过程中，需要根据具体模型和任务做出适当的选择和调整。