tf.keras.layers.Bidirectional

Обертка Bidirectional для RNN.

Унаследован от: Wrapper

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.Bidirectional, `tf.compat.v2.keras.layers.Bidirectional`

tf.keras.layers.Bidirectional(
    layer, merge_mode='concat', weights=None, backward_layer=None, **kwargs
)

Аргументы
`layer`	Экземпляр `Recurrent`.
`merge_mode`	Режим, в котором будут комбинироваться выходные данные прямого и обратного RNN. Одно из {'sum', 'mul', 'concat', 'ave', None}. Если None, выходные данные не будут объединены, они будут возвращены в виде списка.
`backward_layer`	Необязательный экземпляр `Recurrent` для обработки обратного входного потока. Если `backward_layer` не предоставлен, экземпляр слоя, переданный как аргумент `layer`, будет автоматически использован для генерации обратного слоя. Обратите внимание, что предоставленный слой `backward_layer` должен иметь свойства, соответствующие аргументу `layer`, в частности, он должен иметь такие же значения для `stateful`, `return_states`, `return_sequence`, и т. д. Кроме того, `backward_layer` и `layer` должны иметь разные значения аргумента `go_backwards`. Если эти требования не будут выполнены, будет выброшено исключение `ValueError` .

Аргументы вызова:

Аргументы вызова для этого слоя такие же, как и для обернутого слоя RNN.

Возбуждения
`ValueError`	Если `layer` или `backward_layer` не является экземпляром `Layer`. В случае некорректного аргумента `merge_mode`. Если `backward_layer` имеет несовпадающие свойства по сравнению с `layer`.

Примеры:

model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(10, return_sequences=True), input_shape=(5, 10)))
model.add(Bidirectional(LSTM(10)))
model.add(Dense(5))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')

 # With custom backward layer
 model = Sequential()
 forward_layer = LSTM(10, return_sequences=True)
 backard_layer = LSTM(10, activation='relu', return_sequences=True,
                      go_backwards=True)
 model.add(Bidirectional(forward_layer, backward_layer=backward_layer,
                         input_shape=(5, 10)))
 model.add(Dense(5))
 model.add(Activation('softmax'))
 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')

Атрибуты
`constraints`

Методы

`reset_states`

Просмотреть исходный код

reset_states()

© 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/keras/layers/Bidirectional