tf.contrib.seq2seq.Decoder

Абстрактный интерфейсный объект декодера RNN.

Концепции, используемые этим интерфейсом:

inputs: (структура) тензоров и TensorArrays, которые передаются в качестве входных данных в RNNCell, составляющую декодер, на каждом шаге во времени.
state: (структура) тензоров и TensorArrays, которые передаются экземпляру RNNCell в качестве состояния.
finished: булевый тензор, указывающий, завершена ли каждая последовательность в пакет.
outputs: Экземпляр BasicDecoderOutput. Результат декодирования на каждом шаге во времени.

Атрибуты
`batch_size`	Размер пакета входных значений.
`output_dtype`	(Возможная вложенная кортеж) тип[ов].
`output_size`	(Возможная вложенная кортеж) целое[ые] или объект[ы] `TensorShape`.
`tracks_own_finished`	Описывает, отслеживает ли декодер состояние завершения. Большинство декодеров будут издавать значение true/false `finished` независимо на каждом шаге во времени. В этом случае функция `dynamic_decode` отслеживает, какие записи пакета уже завершены, и выполняет логическое ИЛИ для вставки новых пакетов в набор завершенных. Однако некоторые декодеры перетасовывают пакеты/лучи между шагами во времени, и `dynamic_decode` будут смешивать состояние завершения между этими записями, поскольку не отслеживает перетасовку между шагами во времени. В этом случае декодеру необходимо объявить, что он будет отслеживать свое собственное состояние завершения, установив это свойство в `True`.

Методы

`finalize`

Просмотреть исходный код

finalize(
    outputs, final_state, sequence_lengths
)

Вызывается после завершения итераций декодирования.

Аргументы
`outputs`	Выходы RNNCell (возможно, вложенная кортеж) тензор[ов] для всех шагов во времени.
`final_state`	Конечное состояние RNNCell (возможно, вложенная кортеж) тензор[ов] для последнего шага во времени.
`sequence_lengths`	1-мерный тензор `int32` содержащий длины каждой последовательности.

Возвращаемое значение
`(final_outputs, final_state)`: `final_outputs` — объект, содержащий окончательный вывод декодера, `final_state` — (структура) тензоров состояния и TensorArrays.

`initialize`

Просмотреть исходный код

@abc.abstractmethod
initialize(
    name=None
)

Вызывается перед началом итераций декодирования.

Этот метод должен вычислить начальные значения входных данных и начальное состояние.

Аргументы
`name`	Имя области действия для любых созданных операций.

Возвращаемое значение
`(finished, initial_inputs, initial_state)`: начальные значения флагов 'finished', входных данных и состояния.

`step`

Просмотреть исходный код

@abc.abstractmethod
step(
    time, inputs, state, name=None
)

Вызывается на каждом шаге декодирования (но только один раз для динамического декодирования).

Аргументы
`time`	Скалярный тензор `int32`. Номер текущего шага.
`inputs`	Вход RNNCell (возможно, вложенная кортеж) тензор[ов] для этого шага во времени.
`state`	Состояние RNNCell (возможно, вложенная кортеж) тензор[ов] с предыдущего шага во времени.
`name`	Имя области действия для любых созданных операций.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
`(outputs, next_state, next_inputs, finished)`: `outputs` — объект, содержащий вывод декодера, `next_state` — (структура) тензоров состояния и TensorArrays, `next_inputs` — тензор, который должен быть использован в качестве входных данных для следующего шага, `finished` — булевый тензор, указывающий, завершена ли последовательность, для каждой последовательности в пакете.

(outputs, next_state, next_inputs, finished): outputs — объект, содержащий вывод декодера, next_state — (структура) тензоров состояния и TensorArrays, next_inputs — тензор, который должен быть использован в качестве входных данных для следующего шага, finished — булевый тензор, указывающий, завершена ли последовательность, для каждой последовательности в пакете.

© 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/seq2seq/Decoder