tf.nn.static_bidirectional_rnn

Создаёт двунаправленную рекуррентную нейронную сеть. (устаревший)

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

`tf.contrib.rnn.static_bidirectional_rnn`

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.nn.static_bidirectional_rnn

tf.nn.static_bidirectional_rnn(
    cell_fw, cell_bw, inputs, initial_state_fw=None, initial_state_bw=None,
    dtype=None, sequence_length=None, scope=None
)

Аналогично однонаправленному случаю выше (rnn), но принимает входные данные и строит независимые прямые и обратные RNN с конечными прямым и обратным выходами, соединёнными по глубине, так что вывод будет иметь формат [время][пакет][cell_fw.output_size + cell_bw.output_size]. Размеры входных данных для прямой и обратной ячеек должны совпадать. Начальное состояние для обоих направлений по умолчанию равно нулю (но может быть установлено необязательно), и промежуточные состояния никогда не возвращаются — сеть полностью развернута для заданной (переданной) длины(длины) последовательности(ей) или полностью развернута, если длина(ы) не задана(ы).

Аргументы
`cell_fw`	Экземпляр RNNCell, используемый для прямого направления.
`cell_bw`	Экземпляр RNNCell, используемый для обратного направления.
`inputs`	Список из T входов, каждый из которых является тензором формы [размер_пакета, размер_входа], или вложенной кортежем таких элементов.
`initial_state_fw`	(необязательно) Начальное состояние для прямой RNN. Это должен быть тензор соответствующего типа и формы `[batch_size, cell_fw.state_size]`. Если `cell_fw.state_size` является кортежем, это должен быть кортеж тензоров с формами `[batch_size, s] for s in cell_fw.state_size`.
`initial_state_bw`	(необязательно) То же самое, что и для `initial_state_fw`, но использующее соответствующие свойства `cell_bw`.
`dtype`	(необязательно) Тип данных для начального состояния. Требуется, если ни одно из начальных состояний не предоставлено.
`sequence_length`	(необязательно) Вектор int32/int64, размер `[batch_size]`, содержащий фактические длины для каждой последовательности.
`scope`	VariableScope для созданной подграфики; по умолчанию "bidirectional_rnn"

Возвращает

Возвращает
Кортеж (выходы, состояние_выхода_fw, состояние_выхода_bw), где: выходы — список из `T` выходов (по одному для каждого входа), представляющий собой соединённые по глубине прямые и обратные выходы. состояние_выхода_fw — конечное состояние прямой rnn. состояние_выхода_bw — конечное состояние обратной rnn.

Кортеж (выходы, состояние_выхода_fw, состояние_выхода_bw), где: выходы — список из T выходов (по одному для каждого входа), представляющий собой соединённые по глубине прямые и обратные выходы. состояние_выхода_fw — конечное состояние прямой rnn. состояние_выхода_bw — конечное состояние обратной rnn.

Возбуждает
`TypeError`	Если `cell_fw` или `cell_bw` не является экземпляром `RNNCell`.
`ValueError`	Если inputs равно None или пустой список.

© 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/static_bidirectional_rnn