tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_tied_rnn_seq2seq

Модель последовательности-последовательности RNN с встраиванием и связанными (общими) параметрами.

tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_tied_rnn_seq2seq(
    encoder_inputs, decoder_inputs, cell, num_symbols, embedding_size,
    num_decoder_symbols=None, output_projection=None, feed_previous=False,
    dtype=None, scope=None
)

В этой модели сначала кодируются encoder_inputs с помощью нового встраивания (размер [число_символов x размер_ввода]). Затем выполняется RNN для кодирования встроенных encoder_inputs в вектор состояния. Далее, кодируются decoder_inputs с использованием того же встраивания. Затем выполняется декодер RNN, инициализированный последним состоянием кодировщика, на встроенных decoder_inputs. Выход декодера определяется символами от 0 до num_decoder_symbols - 1, если num_decoder_symbols не задан; в противном случае он определяется символами от 0 до num_symbols - 1.

Аргументы
`encoder_inputs`	Список 1D int32 тензоров размером [размер_пакета].
`decoder_inputs`	Список 1D int32 тензоров размером [размер_пакета].
`cell`	tf.compat.v1.nn.rnn_cell.RNNCell, определяющий функцию и размер ячейки.
`num_symbols`	Целое число; количество символов для кодировщика и декодера.
`embedding_size`	Целое число, длина вектора встраивания для каждого символа.
`num_decoder_symbols`	Целое число; количество выходных символов для декодера. Если задано, выход декодера определяется символами от 0 до num_decoder_symbols - 1. В противном случае, выход декодера определяется символами от 0 до num_symbols - 1. Обратите внимание, что это предполагает, что словарь организован таким образом, что первые num_decoder_symbols из num_symbols входят в декодирование.
`output_projection`	None или пара (W, B) весов и смещений проекции вывода; W имеет размер [размер_вывода x число_символов], а B имеет размер [число_символов]; если задано и feed_previous=True, каждый предыдущий вывод будет сначала умножен на W и прибавлен B.
`feed_previous`	Булево значение или скалярный булев тензор; если True, используется только первый из decoder_inputs (символ "GO"), а все остальные decoder_inputs берутся из предыдущих выходов (как в embedding_rnn_decoder). Если False, decoder_inputs используются как задано (стандартный случай декодера).
`dtype`	Тип данных для начальных состояний RNN (по умолчанию: tf.float32).
`scope`	Область имен для создаваемой подграфа; по умолчанию "embedding_tied_rnn_seq2seq".

Возвращаемые значения
Кортеж вида (выходы, состояние), где: выходы: Список той же длины, что и decoder_inputs, содержащий 2D тензоры размером [размер_пакета x число_выходных_символов], содержащие сгенерированные выходы, где число_выходных_символов = num_decoder_symbols, если num_decoder_symbols не равно None, в противном случае число_выходных_символов = num_symbols. состояние: Состояние каждой ячейки декодера в последний момент времени. Это 2D тензор размером [размер_пакета x размер_состояния_ячейки].

Возвращаемые значения

Кортеж вида (выходы, состояние), где: выходы: Список той же длины, что и decoder_inputs, содержащий 2D тензоры размером [размер_пакета x число_выходных_символов], содержащие сгенерированные выходы, где число_выходных_символов = num_decoder_symbols, если num_decoder_symbols не равно None, в противном случае число_выходных_символов = num_symbols. состояние: Состояние каждой ячейки декодера в последний момент времени. Это 2D тензор размером [размер_пакета x размер_состояния_ячейки].

Исключения
`ValueError`	При неправильной форме output_projection.

© 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/embedding_tied_rnn_seq2seq