tf.contrib.rnn.AttentionCellWrapper

Основной обертка ячейки внимания.

Наследуется от: RNNCell

tf.contrib.rnn.AttentionCellWrapper(
    cell, attn_length, attn_size=None, attn_vec_size=None, input_size=None,
    state_is_tuple=True, reuse=None
)

Реализация на основе https://arxiv.org/abs/1601.06733

Аргументы
`cell`	RNNCell, к которому добавляется внимание.
`attn_length`	целое число, размер окна внимания.
`attn_size`	целое число, размер вектора внимания. По умолчанию равно cell.output_size.
`attn_vec_size`	целое число, количество вычисленных конволюционных признаков по состоянию внимания и размеру скрытого слоя, построенного из состояния базовой ячейки. По умолчанию равно attn_size.
`input_size`	целое число, размер скрытого линейного слоя, построенного из входных данных и внимания. По умолчанию выводится из входного тензора.
`state_is_tuple`	Если True, принимаемые и возвращаемые состояния являются n-кортежами, где `n = len(cells)`. По умолчанию (False) состояния конкатенируются по оси столбцов.
`reuse`	(необязательно) булевское значение Python, определяющее, следует ли повторно использовать переменные в существующем scope. Если не `True`, и в существующем scope уже есть заданные переменные, возникает ошибка.

Исключения
`TypeError`	если cell не является RNNCell.
`ValueError`	если cell возвращает кортеж состояний, но флаг `state_is_tuple` имеет значение `False` или если attn_length равно нулю или меньше.

Атрибуты
`graph`	УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ Предупреждение: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущих версиях. Инструкции по обновлению: прекратите использование этого свойства, так как слои tf.layers больше не отслеживают свою диаграмму.
`output_size`	Целое число или TensorShape: размер выходных данных, производимых этой ячейкой.
`scope_name`
`state_size`	размер(ы) состояния(й), используемого(ых) этой ячейкой. Он может быть представлен целым числом, TensorShape или кортежем целых чисел или TensorShape.

Методы

`get_initial_state`

Просмотреть исходный код

get_initial_state(
    inputs=None, batch_size=None, dtype=None
)

`zero_state`

Просмотреть исходный код

zero_state(
    batch_size, dtype
)

Возвращает тензор(ы) состояния, заполненные нулями.

Аргументы
`batch_size`	целое число, число с плавающей запятой или тензор, представляющий размер пакета.
`dtype`	тип данных для использования в состоянии.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Если `state_size` является целым числом или TensorShape, то возвращаемое значение является `N-D` тензором формы `[batch_size, state_size]`, заполненным нулями. Если `state_size` является вложенным списком или кортежем, то возвращаемое значение является вложенным списком или кортежем (той же структуры) `2-D` тензоров с формами `[batch_size, s]` для каждого s в `state_size`.

Если state_size является целым числом или TensorShape, то возвращаемое значение является N-D тензором формы [batch_size, state_size], заполненным нулями.

Если state_size является вложенным списком или кортежем, то возвращаемое значение является вложенным списком или кортежем (той же структуры) 2-D тензоров с формами [batch_size, s] для каждого s в state_size.

© 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/rnn/AttentionCellWrapper