Модуль: tf.contrib.rnn

RNN-ячейки и дополнительные операции RNN.

Классы

class AttentionCellWrapper: Базовая обертка ячейки с вниманием.

class BasicLSTMCell: УСТЕРЕЖДАЕТСЯ: Используйте вместо этого tf.compat.v1.nn.rnn_cell.LSTMCell.

class BasicRNNCell: Самая базовая ячейка RNN.

class BidirectionalGridLSTMCell: Двунаправленная ячейка GridLstm.

class CompiledWrapper: Оборачивает выполнение шага в область XLA JIT.

class Conv1DLSTMCell: 1D свёрточная ячейка LSTM.

class Conv2DLSTMCell: 2D свёрточная ячейка LSTM.

class Conv3DLSTMCell: 3D свёрточная ячейка LSTM.

class ConvLSTMCell: Свёрточная ячейка LSTM.

class CoupledInputForgetGateLSTMCell: Ячейка LSTM (длинная краткосрочная память).

class DeviceWrapper: Оператор, гарантирующий, что RNNCell выполняется на определенном устройстве.

class DropoutWrapper: Оператор, добавляющий дропаут к входам и выходам заданной ячейки.

class EmbeddingWrapper: Оператор, добавляющий встраивание ввода в заданную ячейку.

class FusedRNNCell: Абстрактный объект, представляющий объединённую ячейку RNN.

class FusedRNNCellAdaptor: Это адаптер для классов RNNCell, которые будут использоваться с FusedRNNCell.

class GLSTMCell: Ячейка Group LSTM (G-LSTM).

class GRUBlockCell: Реализация ячейки Block GRU.

class GRUBlockCellV2: Временная реализация GRUBlockCell с другой схемой именования переменных.

class GRUCell: Ячейка Gated Recurrent Unit (GRU).

class GridLSTMCell: Ячейка Grid LSTM.

class HighwayWrapper: Обёртка RNNCell, которая добавляет автострадную связь к вводу и выходу ячейки.

class IndRNNCell: Ячейка Independently Recurrent Neural Network (IndRNN).

class IndyGRUCell: Ячейка Independently Gated Recurrent Unit.

class IndyLSTMCell: Базовая ячейка IndyLSTM.

class InputProjectionWrapper: Оператор, добавляющий проекцию ввода в заданную ячейку.

class IntersectionRNNCell: Ячейка Intersection Recurrent Neural Network (+RNN).

class LSTMBlockCell: Базовая ячейка LSTM.

class LSTMBlockFusedCell: Реализация FusedRNNCell для LSTM.

class LSTMBlockWrapper: Помощний класс, обеспечивающий обслуживание для ячеек LSTM.

class LSTMCell: Ячейка LSTM (длинная краткосрочная память).

class LSTMStateTuple: Кортеж, используемый ячейками LSTM для state_size, zero_state, и состояния вывода.

class LayerNormBasicLSTMCell: Ячейка LSTM с нормализацией слоя и рекуррентным дропаутом.

class LayerRNNCell: Подкласс RNNCells, который действует как объекты tf.Layer.

class MultiRNNCell: Ячейка RNN, состоящая из последовательности нескольких простых ячеек.

class NASCell: Ячейка нейронной архитектурной подбора (NAS).

class OutputProjectionWrapper: Оператор, добавляющий проекцию вывода в заданную ячейку.

class PhasedLSTMCell: Фазовая ячейка LSTM.

class RNNCell: Абстрактный объект, представляющий ячейку RNN.

class ResidualWrapper: Обёртка RNNCell, гарантирующая, что входы ячейки добавляются к выходам.

class SRUCell: SRU, простая рекуррентная ячейка.

class TimeFreqLSTMCell: Ячейка Time-Frequency LSTM.

class TimeReversedFusedRNN: Адаптер для временного разворота FusedRNNCell.

class UGRNNCell: Ячейка Update Gate Recurrent Neural Network (UGRNN).

Функции

best_effort_input_batch_size(...): Получить статический размер пакета входных данных, если доступно, с падением до динамического.

stack_bidirectional_dynamic_rnn(...): Создает динамическую двунаправленную рекуррентную нейронную сеть.

stack_bidirectional_rnn(...): Создает двунаправленную рекуррентную нейронную сеть.

static_bidirectional_rnn(...): Создает двунаправленную рекуррентную нейронную сеть. (устарело)

static_rnn(...): Создает рекуррентную нейронную сеть, заданную RNNCell cell. (устарело)

static_state_saving_rnn(...): RNN, принимающий сохранитель состояния для вычислений RNN с усечённым временем. (устарело)

transpose_batch_time(...): Транспонирует размерность пакета и времени тензора.