tf.contrib.legacy_seq2seq.basic_rnn_seq2seq
Базовая модель последовательности-последовательности с RNN.
tf.contrib.legacy_seq2seq.basic_rnn_seq2seq(
encoder_inputs, decoder_inputs, cell, dtype=tf.dtypes.float32, scope=None
)
Эта модель сначала выполняет RNN для кодирования encoder_inputs в вектор состояния, затем выполняет декодер, инициализированный последним состоянием кодера, на decoder_inputs. Кодер и декодер используют один и тот же тип ячейки RNN, но не разделяют параметры.
| Аргументы | |
|---|---|
encoder_inputs | Список двумерных тензоров [размер_пакета x размер_входа]. |
decoder_inputs | Список двумерных тензоров [размер_пакета x размер_входа]. |
cell | tf.compat.v1.nn.rnn_cell.RNNCell, определяющий функцию и размер ячейки. |
dtype | Тип данных начального состояния ячейки RNN (по умолчанию: tf.float32). |
scope | Область переменных для созданного подграфа; по умолчанию: "basic_rnn_seq2seq". |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
| Кортеж вида (выходы, состояние), где: выходы: Список той же длины, что и decoder_inputs, содержащий двумерные тензоры с формой [размер_пакета x размер_выхода], содержащие сгенерированные выходы. состояние: Состояние каждой ячейки декодера в последнем временном шаге. Это двумерный тензор с формой [размер_пакета x размер_состояния_ячейки]. |
© 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/legacy_seq2seq/basic_rnn_seq2seq
