tf.contrib.rnn.LSTMBlockCell

Базовая ячейка LSTM рекуррентной сети.

Наследуется от: LayerRNNCell

tf.contrib.rnn.LSTMBlockCell(
    num_units, forget_bias=1.0, cell_clip=None, use_peephole=False, dtype=None,
    reuse=None, name='lstm_cell'
)

Реализация основана на: http://arxiv.org/abs/1409.2329

Мы добавляем forget_bias (по умолчанию: 1) к смещениям ворот забывания, чтобы уменьшить масштаб забывания в начале обучения.

В отличие от rnn_cell_impl.LSTMCell, это монолитная операция и должна быть значительно быстрее. Матрицы весов и смещений должны быть совместимы, если область переменных совпадает.

Аргументы
`num_units`	int, Количество единиц в ячейке LSTM.
`forget_bias`	float, Смещение, добавляемое к воротам забывания (см. выше).
`cell_clip`	Необязательный `float`. По умолчанию `-1` (без ограничения).
`use_peephole`	Использовать ли соединения peephole.
`dtype`	тип переменных данного слоя. По умолчанию tf.float32.
`reuse`	(необязательно) логическое значение, описывающее, следует ли повторно использовать переменные в существующей области. Если не `True`, и существующая область уже содержит заданные переменные, возникает ошибка.
`name`	Строка, имя слоя. Слои с одинаковым именем будут совместно использовать веса, но для избежания ошибок нам требуется reuse=True в таких случаях. По умолчанию это "lstm_cell", для совместимости имён переменных с `tf.compat.v1.nn.rnn_cell.LSTMCell`. При восстановлении из контрольных точек, обученных с помощью CudnnLSTM, необходимо использовать CudnnCompatibleLSTMBlockCell.

Атрибуты
`graph`	УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ Предупреждение: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущих версиях. Инструкции по обновлению: прекратите использование этого свойства, потому что 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(ий), используемых 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`	int, float или тензор единиц, представляющий размер пакетной выборки.
`dtype`	Тип данных, используемый для состояния.

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 (с той же структурой) `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 (с той же структурой) 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/LSTMBlockCell