tf.contrib.rnn.SRUCell

SRU, Простая рекуррентная ячейка.

Наследуется от: LayerRNNCell

tf.contrib.rnn.SRUCell(
    num_units, activation=None, reuse=None, name=None, **kwargs
)

Реализация, основанная на обучении RNN так же быстро, как CNN (см. https://arxiv.org/abs/1709.02755).

Эта разновидность ячейки RNN характеризуется упрощенной зависимостью данных между скрытыми состояниями двух последовательных временных шагов. Традиционно, скрытые состояния из ячейки на временном шаге t-1 нужно умножить на матрицу W_hh, прежде чем подавать их в последующую ячейку на временном шаге t. Этот тип RNN заменяет матричное умножение между h_t-1 и W_hh на поэлементное умножение, что приводит к повышению производительности.

Аргументы
`num_units`	int, Количество ячеек в ячейке SRU.
`activation`	Нелинейность для использования. По умолчанию: `tanh`.
`reuse`	(необязательно) Логическое значение Python, описывающее, нужно ли повторно использовать переменные в существующем контексте. Если не `True`, и существующий контекст уже содержит данные переменные, возникает ошибка.
`name`	(необязательно) Строка, имя слоя. Слои с одинаковым именем будут совместно использовать веса, но для предотвращения ошибок в таких случаях требуется reuse=True.
`**kwargs`	Дополнительные ключевые аргументы.

Атрибуты
`graph`	УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ Предупреждение: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущей версии. Инструкции по обновлению: прекратите использовать эту собственность, так как слои tf.layers больше не отслеживают свою схему.
`output_size`	Целое число или TensorShape: размер выходных данных, производимых этой ячейкой.
`scope_name`
`state_size`	Размер(ы) состояния(ий), используемых этой ячейкой. Его можно представить целым числом, TensorShape или кортежем целых чисел или TensorShapes.

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 unit, представляющий размер пакета.
`dtype`	Тип данных для использования для состояния.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Если `state_size` — это целое число или TensorShape, то возвращаемое значение — это тензор `N-D` формы `[batch_size, state_size]`, заполненный нулями. Если `state_size` — это вложенный список или кортеж, то возвращаемое значение — это вложенный список или кортеж (той же структуры) тензоров `2-D` с формами `[batch_size, s]` для каждого s в `state_size`.

Если state_size — это целое число или TensorShape, то возвращаемое значение — это тензор N-D формы [batch_size, state_size], заполненный нулями.

Если state_size — это вложенный список или кортеж, то возвращаемое значение — это вложенный список или кортеж (той же структуры) 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/SRUCell