tf.compat.v1.nn.static_bidirectional_rnn

Создаёт двунаправленную рекуррентную нейронную сеть. (устарело)

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
)

Аналогично однонаправленному случаю выше (rnn), но принимает входные данные и строит независимые прямые и обратные RNN с окончательными прямым и обратным выходами, конкатенированными по глубине, таким образом, что выход будет иметь формат [время][пакет][cell_fw.output_size + cell_bw.output_size]. Размер входных данных для прямого и обратного ячейки должен совпадать. Начальное состояние для обоих направлений по умолчанию равно нулю (но может быть установлено необязательно), и промежуточные состояния никогда не возвращаются — сеть полностью развёрнута для заданной (переданной) длины(ы) последовательности(ей) или полностью развёрнута, если длина(ы) не задана(ы).

Аргументы
`cell_fw`	Экземпляр RNNCell, используемый для прямого направления.
`cell_bw`	Экземпляр RNNCell, используемый для обратного направления.
`inputs`	Список вхождений длины T, каждый из которых является тензором формы [размер_пакета, размер_входа], или вложенной кортежем таких элементов.
`initial_state_fw`	(необязательно) Начальное состояние для прямого RNN. Это должен быть тензор соответствующего типа и формы `[batch_size, cell_fw.state_size]`. Если `cell_fw.state_size` является кортежем, это должен быть кортеж тензоров с формами `[batch_size, s] for s in cell_fw.state_size`.
`initial_state_bw`	(необязательно) То же, что и для `initial_state_fw`, но с использованием соответствующих свойств `cell_bw`.
`dtype`	(необязательно) Тип данных для начального состояния. Требуется, если ни одно из начальных состояний не указано.
`sequence_length`	(необязательно) Вектор int32/int64, размер `[batch_size]`, содержащий фактическую длину для каждой из последовательностей.
`scope`	VariableScope для созданного подграфа; по умолчанию «bidirectional_rnn»

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Кортеж (выходы, состояние_выхода_прямого, состояние_выхода_обратного), где: выходы — список выходов длины `T` (по одному для каждого входного), представляющий собой конкатенированные по глубине прямые и обратные выходы. состояние_выхода_прямого — конечное состояние прямого rnn. состояние_выхода_обратного — конечное состояние обратного rnn.

Кортеж (выходы, состояние_выхода_прямого, состояние_выхода_обратного), где: выходы — список выходов длины T (по одному для каждого входного), представляющий собой конкатенированные по глубине прямые и обратные выходы. состояние_выхода_прямого — конечное состояние прямого rnn. состояние_выхода_обратного — конечное состояние обратного 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