tf.contrib.rnn.BidirectionalGridLSTMCell

Двунаправленная ячейка GridLstm.

Наследуется от: GridLSTMCell

tf.contrib.rnn.BidirectionalGridLSTMCell(
    num_units, use_peepholes=False, share_time_frequency_weights=False,
    cell_clip=None, initializer=None, num_unit_shards=1, forget_bias=1.0,
    feature_size=None, frequency_skip=None, num_frequency_blocks=None,
    start_freqindex_list=None, end_freqindex_list=None,
    couple_input_forget_gates=False, backward_slice_offset=0, reuse=None
)

Двунаправленное соединение используется только в направлении частоты, что не влияет на обработку в реальном времени в направлении времени, которая требуется для систем распознавания в режиме онлайн. В текущей реализации для двух направлений используются разные веса.

Аргументы
`num_units`	int, количество ячеек в ячейке LSTM
`use_peepholes`	(необязательно) bool, по умолчанию False. Установите в значение True, чтобы включить диагональные/шлюзовые соединения.
`share_time_frequency_weights`	(необязательно) bool, по умолчанию False. Установите в значение True, чтобы включить общие веса ячейки между LSTM по времени и частоте.
`cell_clip`	(необязательно) Значение с плавающей точкой, по умолчанию None, если предоставлено, состояние ячейки ограничивается этим значением перед активацией вывода ячейки.
`initializer`	(необязательно) Инициализатор, который следует использовать для матриц весов и проекций, по умолчанию None.
`num_unit_shards`	(необязательно) int, по умолчанию 1, как разделить матрицу весов. Если > 1, матрица весов хранится в num_unit_shards.
`forget_bias`	(необязательно) float, по умолчанию 1.0, начальный смещение ворот забывания, используется для уменьшения масштаба забывания в начале обучения.
`feature_size`	(необязательно) int, по умолчанию None, размер входного признака, по которому охватывает LSTM.
`frequency_skip`	(необязательно) int, по умолчанию None, величина сдвига фильтра LSTM по частоте.
`num_frequency_blocks`	[обязательно] Список блоков частоты, необходимых для покрытия всего разделения входного признака, определенного start_freqindex_list и end_freqindex_list.
`start_freqindex_list`	[необязательно], список целых чисел, по умолчанию None, начальный индекс частоты для каждого блока частоты.
`end_freqindex_list`	[необязательно], список целых чисел, по умолчанию None. Конечный индекс частоты для каждого блока частоты.
`couple_input_forget_gates`	(необязательно) bool, по умолчанию False, следует ли связывать входные и забывающие ворота, т.е. f_gate = 1.0 - i_gate, чтобы уменьшить параметры модели и затраты на вычисления.
`backward_slice_offset`	(необязательно) int32, по умолчанию 0, начальный смещение для разделения признака для обратной обработки.
`reuse`	(необязательно) Python булево значение, описывающее, следует ли повторно использовать переменные в существующем scope. Если нет `True`, и существующий scope уже содержит заданные переменные, возникает ошибка.

Атрибуты
`graph`	УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ Предупреждение: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущей версии. Инструкции по обновлению: Перестаньте использовать этот атрибут, так как слои tf.layers больше не отслеживают свой график.
`output_size`	Целое число или TensorShape: размер выходных данных, создаваемых этой ячейкой.
`scope_name`
`state_size`	Размер(ы) состояний(й), используемых этой ячейкой. Он может быть представлен целым числом, TensorShape или кортежем целых чисел или TensorShapes.
`state_tuple_type`

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, заполненный нулями.

Аргументы
`batch_size`	int, float или тензор unit, представляющий размер пакетной выборки.
`dtype`	тип данных, который следует использовать для состояния.

Возвращаемые значения

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

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

Если state_size является вложенным списком или кортежем, то возвращаемое значение является вложенным списком или кортежем (с той же структурой) из тензоров 2-D 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/BidirectionalGridLSTMCell