tf.compat.v1.nn.static_bidirectional_rnn

Создает двунаправленную рекуррентную нейронную сеть. (устарела)

tf.compat.v1.nn.static_bidirectional_rnn(
    cell_fw,
    cell_bw,
    inputs,
    initial_state_fw=None,
    initial_state_bw=None,
    dtype=None,
    sequence_length=None,
    scope=None
)

Подобно рассмотренному выше однонаправленному случаю (rnn), эта функция принимает входные данные и создает независимые прямую и обратную RNN, объединяя итоговые выходные данные прямого и обратного направлений по глубине, так что выходные данные будут иметь формат [time][batch][cell_fw.output_size + cell_bw.output_size]. Размер входных данных ячеек прямого и обратного направлений должен совпадать. Начальное состояние для обоих направлений по умолчанию равно нулю (но его можно задать явно), а промежуточные состояния не возвращаются — сеть полностью разворачивается для заданной (переданной) длины или длин последовательности либо разворачивается целиком, если длина или длины не указаны.

Аргументы
`cell_fw`	Экземпляр RNNCell, используемый для прямого направления.
`cell_bw`	Экземпляр RNNCell, используемый для обратного направления.
`inputs`	Список входных данных длины T, каждый элемент которого — тензор формы [batch_size, input_size], или вложенный кортеж таких элементов.
`initial_state_fw`	(необязательно) Начальное состояние для прямой RNN. Это должен быть тензор подходящего типа и формы `[batch_size, cell_fw.state_size]`. Если `cell_fw.state_size` является кортежем, здесь должен быть кортеж тензоров форм `[batch_size, s] for s in cell_fw.state_size`.
`initial_state_bw`	(необязательно) Аналогично `initial_state_fw`, но с использованием соответствующих свойств `cell_bw`.
`dtype`	(необязательно) Тип данных начального состояния. Обязателен, если не указано хотя бы одно из начальных состояний.
`sequence_length`	(необязательно) Вектор int32/int64 размера `[batch_size]`, содержащий фактические длины каждой последовательности.
`scope`	VariableScope для создаваемого подграфа; по умолчанию — "bidirectional_rnn"

Возвращает

Возвращает
Кортеж (outputs, output_state_fw, output_state_bw), где: outputs — список выходных данных длины `T` (по одному для каждого входного элемента), представляющих собой объединенные по глубине выходные данные прямого и обратного направлений. output_state_fw — итоговое состояние прямой RNN. output_state_bw — итоговое состояние обратной RNN.

Кортеж (outputs, output_state_fw, output_state_bw), где: outputs — список выходных данных длины T (по одному для каждого входного элемента), представляющих собой объединенные по глубине выходные данные прямого и обратного направлений. output_state_fw — итоговое состояние прямой RNN. output_state_bw — итоговое состояние обратной RNN.

Исключения
`TypeError`	Если `cell_fw` или `cell_bw` не является экземпляром `RNNCell`.
`ValueError`	Если inputs равно None или является пустым списком.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/static_bidirectional_rnn