tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell
УСТЕРЕЖДЁННЫЙ: Используйте tf.compat.v1.nn.rnn_cell.LSTMCell вместо этого.
Наследуется от: LayerRNNCell
tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(
num_units, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True, activation=None, reuse=None,
name=None, dtype=None, **kwargs
)
Основная ячейка рекуррентной сети LSTM.
Реализация основана на: http://arxiv.org/abs/1409.2329
Мы добавляем forget_bias (по умолчанию: 1) к смещениям забывающего шлюза, чтобы уменьшить масштаб забывания в начале обучения.
Он не допускает обрезки ячейки, проекционного слоя и не использует связи peep-hole: это базовая основа.
Для продвинутых моделей, пожалуйста, используйте полную tf.compat.v1.nn.rnn_cell.LSTMCell, которая следует за ней.
Обратите внимание, что эта ячейка не оптимизирована для производительности. Пожалуйста, используйте tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnLSTM для лучшей производительности на GPU или tf.contrib.rnn.LSTMBlockCell и tf.contrib.rnn.LSTMBlockFusedCell для лучшей производительности на CPU.
| Аргументы | |
|---|---|
num_units |
int, Количество ячеек в ячейке LSTM. |
forget_bias |
float, Смещение, добавляемое к забывающим шлюзам (см. выше). Должно быть установлено в 0.0 вручную при восстановлении из контрольных точек, обученных с помощью CudnnLSTM. |
state_is_tuple |
Если True, принимаемые и возвращаемые состояния являются 2-кортежами c_state и m_state. Если False, они конкатенируются по оси столбца. Последнее поведение вскоре будет устаревшим. |
activation |
Функция активации внутренних состояний. По умолчанию: tanh. Также может быть строкой, которая находится в именах функций активации Keras. |
reuse |
(необязательно) Булево значение Python, описывающее, следует ли повторно использовать переменные в существующем объёме. Если нет True, и существующий объем уже содержит указанные переменные, возникает ошибка. |
name |
Строка, имя слоя. Слои с одинаковым именем будут использовать одинаковые веса, но для избежания ошибок нам нужно reuse=True в таких случаях. |
dtype |
Тип данных по умолчанию для слоя (значение по умолчанию None означает использование типа первого входного значения). Требуется, когда build вызывается до call. |
**kwargs |
Словарь, свойства со ключевыми именами для общих атрибутов слоя, таких как trainable и т. д., при построении ячейки из конфигураций get_config(). При восстановлении из контрольных точек, обученных с помощью CudnnLSTM, необходимо использовать CudnnCompatibleLSTMCell вместо этого. |
| Атрибуты | |
|---|---|
graph |
УСТЕРЕЖДЁННАЯ ФУНКЦИЯ |
output_size |
Целое число или TensorShape: размер выходов, 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
get_initial_state(
inputs=None, batch_size=None, dtype=None
)
zero_state
zero_state(
batch_size, dtype
)
Возвращает тензор(ы) состояния, заполненные нулями.
| Аргументы | |
|---|---|
batch_size |
int, float или тензор единицы, представляющий размер пакет. |
dtype |
тип данных для использования в состоянии. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Если state_size является целым числом или TensorShape, то возвращаемое значение является тензором N-D формы [batch_size, state_size], заполненным нулями. Если |
© 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/nn/rnn_cell/BasicLSTMCell