Модуль: tf.contrib.seq2seq

Операции для построения декодеров и потерь seq2seq нейронных сетей.

См. руководство Contrib Seq2seq.

Классы

class AttentionMechanism

class AttentionWrapper: Оборачивает другой RNNCell с вниманием.

class AttentionWrapperState: namedtuple хранящий состояние AttentionWrapper.

class BahdanauAttention: Реализует внимание по стилю Баханау (аддитивное).

class BahdanauMonotonicAttention: Механизм монотонного внимания с функцией энергии в стиле Баханау.

class BasicDecoder: Базовый декодер выборки.

class BasicDecoderOutput: BasicDecoderOutput(rnn_output, sample_id)

class BeamSearchDecoder: Декодер выборки лучевого поиска.

class BeamSearchDecoderOutput: BeamSearchDecoderOutput(scores, predicted_ids, parent_ids)

class BeamSearchDecoderState: BeamSearchDecoderState(cell_state, log_probs, finished, lengths, accumulated_attention_probs)

class CustomHelper: Базовый абстрактный класс, позволяющий пользователю настраивать выборку.

class Decoder: Объект абстрактного интерфейса декодера RNN.

class FinalBeamSearchDecoderOutput: Конечные выходные данные, возвращаемые лучевым поиском после завершения всего декодирования.

class GreedyEmbeddingHelper: Помощник для использования во время вывода.

class Helper: Интерфейс для реализации выборки в декодерах seq2seq.

class InferenceHelper: Помощник для использования во время вывода с пользовательской функцией выборки.

class LuongAttention: Реализует оценку внимания в стиле Луонга (мультипликативная).

class LuongMonotonicAttention: Механизм монотонного внимания с функцией энергии в стиле Луонга.

class SampleEmbeddingHelper: Помощник для использования во время вывода.

class ScheduledEmbeddingTrainingHelper: Помощник для обучения, который добавляет планируемую выборку.

class ScheduledOutputTrainingHelper: Помощник для обучения, который добавляет планируемую выборку напрямую в выходные данные.

class TrainingHelper: Помощник для использования во время обучения. Читает только входные данные.

Функции

dynamic_decode(...): Выполняет динамическое декодирование с decoder.

gather_tree(...): Вычисляет полные лучи из идентификаторов на каждом шаге и идентификаторов родительских лучей.

hardmax(...): Возвращает пакет векторов one-hot.

monotonic_attention(...): Вычисляет распределение монотонного внимания из вероятностей выбора.

safe_cumprod(...): Вычисляет cumprod x в логарифмической шкале, используя cumsum для предотвращения потерь точности.

sequence_loss(...): Взвешенная кросс-энтропийная потеря для последовательности логарифмических вероятностей.

tile_batch(...): Растягивает размерность пакета (возможно, вложенной структуры) тензора(ов) t.