tf.keras.layers.Bidirectional

Обёртка Bidirectional для RNN.

Наследуется от: Layer, Operation

tf.keras.layers.Bidirectional(
    layer,
    merge_mode='concat',
    weights=None,
    backward_layer=None,
    **kwargs
)

Используется в блокнотах

Используется в учебниках
Классификация текста с помощью RNN Регуляризация графов для классификации отзывов с использованием синтезированных графов Нейронный машинный перевод с вниманием

Аргументы
`layer`	Экземпляр `keras.layers.RNN`, например, `keras.layers.LSTM` или `keras.layers.GRU`. Также может быть экземпляром `keras.layers.Layer`, который удовлетворяет следующим критериям: Блок обработки последовательностей (принимает ввод 3D+). Имеет атрибуты `go_backwards`, `return_sequences` и `return_state` (с теми же семантиками, что и для класса `RNN`). Имеет атрибут `input_spec`. Реализует сериализацию через `get_config()` и `from_config()`. Обратите внимание, что рекомендуемый способ создания новых слоёв RNN — написание пользовательской ячейки RNN и использование её с `keras.layers.RNN` вместо непосредственного наследования от `keras.layers.Layer`. Когда `return_sequences` равно `True`, выход от маскированных шагов будет равен нулю независимо от исходного значения `zero_output_for_mask` слоя.
`merge_mode`	Способ объединения выходов прямого и обратного RNN. Один из `{"sum", "mul", "concat", "ave", None}`. Если `None`, выходы не будут объединены, а будут возвращены в виде списка. По умолчанию `"concat"`.
`backward_layer`	Необязательный экземпляр `keras.layers.RNN` или `keras.layers.Layer` для обработки обратного ввода. Если `backward_layer` не предоставлен, экземпляр слоя, переданный в качестве аргумента `layer`, будет автоматически использован для генерации обратного слоя. Обратите внимание, что предоставленный слой `backward_layer` должен иметь свойства, соответствующие аргументу `layer`, в частности, он должен иметь одинаковые значения для `stateful`, `return_states`, `return_sequences` и т. д. Кроме того, `backward_layer` и `layer` должны иметь разные значения аргумента `go_backwards`. Будет вызвано исключение `ValueError`, если эти требования не будут выполнены.

Аргументы вызова

Аргументы вызова
Аргументы вызова для данного слоя такие же, как и для слоя обернутого RNN. Обратите внимание, что при передаче аргумента `initial_state` во время вызова данного слоя, первая половина элементов в списке `initial_state` будет передана в вызов прямого RNN, а последняя половина элементов в списке будет передана в вызов обратного RNN.

Аргументы вызова для данного слоя такие же, как и для слоя обернутого RNN. Обратите внимание, что при передаче аргумента initial_state во время вызова данного слоя, первая половина элементов в списке initial_state будет передана в вызов прямого RNN, а последняя половина элементов в списке будет передана в вызов обратного RNN.

Примечание:создание слоя Bidirectional из существующего экземпляра слоя RNN не позволит повторно использовать состояние весов экземпляра слоя RNN — слой Bidirectional будет иметь только что инициализированные веса.

Примеры:

model = Sequential([
    Input(shape=(5, 10)),
    Bidirectional(LSTM(10, return_sequences=True),
    Bidirectional(LSTM(10)),
    Dense(5, activation="softmax"),
])
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')

# With custom backward layer
forward_layer = LSTM(10, return_sequences=True)
backward_layer = LSTM(10, activation='relu', return_sequences=True,
                      go_backwards=True)
model = Sequential([
    Input(shape=(5, 10)),
    Bidirectional(forward_layer, backward_layer=backward_layer),
    Dense(5, activation="softmax"),
])
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')

Атрибуты
`input`	Получает тензор(ы) ввода символьной операции. Возвращает только тензор(ы), соответствующий первому вызову операции.
`output`	Получает тензор(ы) вывода слоя. Возвращает только тензор(ы), соответствующий первому вызову операции.
`states`

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config, custom_objects=None
)

Создаёт слой из его конфигурации.

Этот метод — обратный к методу get_config, позволяющий создать тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает соединение слоёв (обрабатывается Network), а также веса (обрабатывается set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно вывод метода get_config.

Возвращаемое значение
Экземпляр слоя.

`reset_state`

Просмотреть исходный код

reset_state()

`reset_states`

Просмотреть исходный код

reset_states()

`symbolic_call`

Просмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)

© 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/keras/layers/Bidirectional