tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell
Последовательно составленная ячейка RNN из нескольких простых ячеек.
Наследуется от: RNNCell
tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(
cells, state_is_tuple=True
)
Пример:
num_units = [128, 64] cells = [BasicLSTMCell(num_units=n) for n in num_units] stacked_rnn_cell = MultiRNNCell(cells)
| Аргументы | |
|---|---|
cells | список RNNCell, которые будут составлены в этом порядке. |
state_is_tuple | Если True, принимаемые и возвращаемые состояния являются n-кортежами, где n = len(cells). Если False, состояния конкатенируются по столбцам. Это последнее поведение скоро будет устаревшим. |
| Возможные исключения | |
|---|---|
ValueError | если cells пустой (не разрешено), или хотя бы одна из ячеек возвращает кортеж состояний, но флаг state_is_tuple равен False. |
| Атрибуты | |
|---|---|
graph | УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ |
output_size | Целое число или TensorShape: размер выходных данных, производимых этой ячейкой. |
scope_name | |
state_size | размер(ы) состояния(й), используемого(ых) этой ячейкой. Он может быть представлен целым числом, TensorShape или кортежем целых чисел или TensorShapes. |
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 | целое число, число с плавающей запятой или единичный тензор, представляющий размер пакета. |
dtype | тип данных для использования в состоянии. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Если state_size является целым числом или TensorShape, то возвращаемое значение — N-D тензор формы [batch_size, state_size] заполненный 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/MultiRNNCell