tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnCompatibleLSTMCell

Совместимая с CuDNN ячейка LSTM.

Наследуется от: LSTMBlockCell

tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnCompatibleLSTMCell(
    num_units, reuse=None
)

Простой обертка вокруг tf.contrib.rnn.LSTMBlockCell для использования вместе с tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnLSTM. Параметры последнего могут использоваться этой ячейкой без проблем.

Аргументы
`num_units`	int, Количество единиц в ячейке LSTM.
`forget_bias`	float, Смещение, добавляемое к воротам забывания (см. выше).
`cell_clip`	Необязательный `float`. По умолчанию `-1` (без ограничения).
`use_peephole`	Использовать ли соединения peephole.
`dtype`	Тип данных переменных для этого слоя. По умолчанию tf.float32.
`reuse`	(необязательно) булево значение, описывающее, нужно ли повторно использовать переменные в существующем scope. Если не `True`, и существующий scope уже содержит заданные переменные, выводится ошибка.
`name`	Строка, имя слоя. Слои с одинаковым именем будут использовать общие веса, но для избежания ошибок в таких случаях требуется reuse=True. По умолчанию это "lstm_cell" для совместимости имён переменных с `tf.compat.v1.nn.rnn_cell.LSTMCell`. При восстановлении из точек контрольных остановок, обученных с помощью CudnnLSTM, необходимо использовать CudnnCompatibleLSTMBlockCell.

Атрибуты
`graph`	УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ Предупреждение: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущих версиях. Инструкции по обновлению: прекратите использование этого свойства, так как слои tf.layers больше не отслеживают свою графу.
`output_size`	Целое число или TensorShape: размер выходных данных, производимых этой ячейкой.
`scope_name`
`state_size`	Размер(ы) состояний, используемых этой ячейкой. Он может быть представлен целым числом, TensorShape или кортежем целых чисел или TensorShapes.

Методы

`get_initial_state`

Просмотреть исходный код

get_initial_state(
    inputs=None, batch_size=None, dtype=None
)

`zero_state`

Просмотреть исходный код

zero_state(
    batch_size, dtype
)

Возвращает тензор(ы) состояния, заполненные нулями.

Аргументы
`batch_size`	int, float или тензор, представляющий размер пакета.
`dtype`	Тип данных, который нужно использовать для состояния.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Если `state_size` — это целое число или TensorShape, то возвращаемое значение — это тензор `N-D` формы `[batch_size, state_size]`, заполненный нулями. Если `state_size` — это вложенный список или кортеж, то возвращаемое значение — это вложенный список или кортеж (той же структуры) из тензоров `2-D` с формами `[batch_size, s]` для каждого s в `state_size`.

Если state_size — это целое число или TensorShape, то возвращаемое значение — это тензор N-D формы [batch_size, state_size], заполненный нулями.

Если state_size — это вложенный список или кортеж, то возвращаемое значение — это вложенный список или кортеж (той же структуры) из тензоров 2-D с формами [batch_size, s] для каждого s в state_size.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/cudnn_rnn/CudnnCompatibleLSTMCell