tf.raw_ops.BlockLSTMGradV2

Вычисляет обратное распространение ошибки через ячейку LSTM для всей временной последовательности.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для обеспечения совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.BlockLSTMGradV2

tf.raw_ops.BlockLSTMGradV2(
    seq_len_max,
    x,
    cs_prev,
    h_prev,
    w,
    wci,
    wcf,
    wco,
    b,
    i,
    cs,
    f,
    o,
    ci,
    co,
    h,
    cs_grad,
    h_grad,
    use_peephole,
    name=None
)

Эту реализацию следует использовать вместе с BlockLSTMV2.

Аргументы
`seq_len_max`	`Tensor` типа `int64`. Максимальная фактическая длина последовательности, используемая для этого входа. Выходные данные дополняются нулями после этой длины.
`x`	`Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `half`, `float32`. Входная последовательность для LSTM, форма (timelen, batch_size, num_inputs).
`cs_prev`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Значение начального состояния ячейки.
`h_prev`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Начальный выход ячейки (используется для связи peephole).
`w`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Матрица весов.
`wci`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Матрица весов для связи peephole входного вентиля.
`wcf`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Матрица весов для связи peephole вентиля забывания.
`wco`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Матрица весов для связи peephole выходного вентиля.
`b`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Вектор смещений.
`i`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Входной вентиль для всей временной последовательности.
`cs`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Состояние ячейки до применения tanh для всей временной последовательности.
`f`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Вентиль забывания для всей временной последовательности.
`o`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Выходной вентиль для всей временной последовательности.
`ci`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Вход ячейки для всей временной последовательности.
`co`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Ячейка после применения tanh для всей временной последовательности.
`h`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Вектор выходов h для всей временной последовательности.
`cs_grad`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Текущий градиент cs.
`h_grad`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Градиент вектора h.
`use_peephole`	`bool`. Использовать ли веса peephole.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Кортеж объектов `Tensor` (x_grad, cs_prev_grad, h_prev_grad, w_grad, wci_grad, wcf_grad, wco_grad, b_grad).
`x_grad`	`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`cs_prev_grad`	`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`h_prev_grad`	`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`w_grad`	`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`wci_grad`	`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`wcf_grad`	`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`wco_grad`	`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`b_grad`	`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.

© 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/raw_ops/BlockLSTMGradV2