tf.contrib.recurrent.bidirectional_functional_rnn

Создаёт двунаправленную рекуррентную нейронную сеть.

tf.contrib.recurrent.bidirectional_functional_rnn(
    cell_fw, cell_bw, inputs, initial_state_fw=None, initial_state_bw=None,
    dtype=None, sequence_length=None, time_major=False, use_tpu=False,
    fast_reverse=False, scope=None
)

Выполняет полностью динамическое развертывание входных данных в обоих направлениях. Разработан для совместимости API с tf.compat.v1.nn.bidirectional_dynamic_rnn, но реализован с функциональным управлением потоком для совместимости с TPU.

Аргументы
`cell_fw`	Экземпляр `tf.compat.v1.nn.rnn_cell.RNNCell`.
`cell_bw`	Экземпляр `tf.compat.v1.nn.rnn_cell.RNNCell`.
`inputs`	Входные данные RNN. Если time_major == False (по умолчанию), это должен быть тензор (или иерархическая структура тензоров) формы [batch_size, max_time, ...]. Если time_major == True, это должен быть тензор (или иерархическая структура тензоров) формы: [max_time, batch_size, ...]. Первые два измерения должны совпадать во всех входных данных, но в противном случае могут отличаться ранги и другие компоненты формы.
`initial_state_fw`	Необязательное начальное состояние для `cell_fw`. Должно соответствовать `cell_fw.zero_state` по структуре и типу.
`initial_state_bw`	Необязательное начальное состояние для `cell_bw`. Должно соответствовать `cell_bw.zero_state` по структуре и типу.
`dtype`	(необязательно) Тип данных для начального состояния и ожидаемого результата. Требуется, если initial_states не заданы или состояние RNN имеет разнородный тип.
`sequence_length`	Необязательный целочисленный вектор int32/int64 размером [batch_size]. Используется для копирования состояния и обнуления выходов при достижении длины последовательности элемента партии. Поэтому он больше связан с корректностью, чем с производительностью.
`time_major`	Является ли тензор `inputs` в формате "time major".
`use_tpu`	Включить совместимую с TPU операцию. Если True, не действительно обращает `inputs` в обратном RNN. После исправления b/69305369, мы можем убрать этот флаг.
`fast_reverse`	Используйте ли быстрый tf.reverse для замены tf.reverse_sequence. Это возможно только тогда, когда все длины последовательностей внутри пакета одинаковы или когда функция ячейки не изменяет состояние на заполненном входе.
`scope`	Необязательное имя области для динамического RNN.

Возвращает

outputs Кортеж (output_fw, output_bw). Результат прямого и обратного RNN. Если time_major == False (по умолчанию), это будут тензоры формы: [batch_size, max_time, cell.output_size]. Если time_major == True, это будут тензоры формы: [max_time, batch_size, cell.output_size]. Обратите внимание, что если cell.output_size является (возможно, вложенным) кортежем целых чисел или объектов TensorShape, то вывод для этого направления будет кортежем, имеющим такую же структуру, как cell.output_size, содержащим тензоры с формами, соответствующими данным формы в cell.output_size.

final_states Кортеж (final_state_fw, final_state_bw). Тензор или иерархическая структура тензоров, указывающая конечное состояние ячейки в каждом направлении. Должна иметь такую же структуру и форму, как cell.zero_state.

Возвращает
`outputs`	Кортеж `(output_fw, output_bw)`. Результат прямого и обратного RNN. Если time_major == False (по умолчанию), это будут тензоры формы: [batch_size, max_time, cell.output_size]. Если time_major == True, это будут тензоры формы: [max_time, batch_size, cell.output_size]. Обратите внимание, что если cell.output_size является (возможно, вложенным) кортежем целых чисел или объектов TensorShape, то вывод для этого направления будет кортежем, имеющим такую же структуру, как cell.output_size, содержащим тензоры с формами, соответствующими данным формы в cell.output_size.
`final_states`	Кортеж `(final_state_fw, final_state_bw)`. Тензор или иерархическая структура тензоров, указывающая конечное состояние ячейки в каждом направлении. Должна иметь такую же структуру и форму, как cell.zero_state.

Исключения
`ValueError`	Если `initial_state_fw` равно None или `initial_state_bw` равно None, и `dtype` не задано.

© 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/recurrent/bidirectional_functional_rnn