tf.contrib.legacy_seq2seq.tied_rnn_seq2seq

Модель последовательности «вопрос-ответ» с RNN, использующей связанные параметры кодера и декодера.

tf.contrib.legacy_seq2seq.tied_rnn_seq2seq(
    encoder_inputs, decoder_inputs, cell, loop_function=None,
    dtype=tf.dtypes.float32, scope=None
)

Данная модель сначала запускает RNN для кодирования входных данных кодера в вектор состояния, а затем запускает декодер, инициализированный последним состоянием кодера, на входных данных декодера. Кодер и декодер используют одну и ту же ячейку RNN и совместно используют параметры.

Аргументы
`encoder_inputs`	Список 2D тензоров [размер_пакета x размер_входа].
`decoder_inputs`	Список 2D тензоров [размер_пакета x размер_входа].
`cell`	tf.compat.v1.nn.rnn_cell.RNNCell, определяющий функцию и размер ячейки.
`loop_function`	Если не равно None, эта функция будет применена к i-му выводу, чтобы сгенерировать i+1-й вход, и входные данные декодера будут проигнорированы, за исключением первого элемента («символ GO»). Подробнее см. rnn_decoder.
`dtype`	Тип данных начального состояния ячейки RNN (по умолчанию: tf.float32).
`scope`	Область переменных для созданной подграфа; по умолчанию: "tied_rnn_seq2seq".

Возвращаемое значение
Кортеж вида (выходы, состояние), где: выходы: Список той же длины, что и decoder_inputs, содержащий 2D тензоры с формой [размер_пакета x размер_выхода], содержащие сгенерированные выходы. состояние: Состояние каждой ячейки декодера в каждом шаге во времени. Это список длиной len(decoder_inputs) — по одному элементу для каждого шага во времени. Это 2D тензор формы [размер_пакета x размер_состояния_ячейки].

Возвращаемое значение

Кортеж вида (выходы, состояние), где: выходы: Список той же длины, что и decoder_inputs, содержащий 2D тензоры с формой [размер_пакета x размер_выхода], содержащие сгенерированные выходы. состояние: Состояние каждой ячейки декодера в каждом шаге во времени. Это список длиной len(decoder_inputs) — по одному элементу для каждого шага во времени. Это 2D тензор формы [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/tied_rnn_seq2seq