tf.compat.v1.nn.rnn_cell.GRUCell

Ячейка Гейтeд Recurrent Unit.

tf.compat.v1.nn.rnn_cell.GRUCell(
    num_units, activation=None, reuse=None, kernel_initializer=None,
    bias_initializer=None, name=None, dtype=None, **kwargs
)

Обратите внимание, что эта ячейка не оптимизирована для производительности. Используйте tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnGRU для лучшей производительности на GPU или tf.contrib.rnn.GRUBlockCellV2 для лучшей производительности на CPU.

Аргументы
`num_units`	int, Количество единиц в ячейке GRU.
`activation`	Нелинейность для использования. По умолчанию: `tanh`.
`reuse`	(необязательно) Булево значение Python, описывающее, нужно ли повторно использовать переменные в существующем контексте. Если не `True`, и существующий контекст уже содержит заданные переменные, возникает ошибка.
`kernel_initializer`	(необязательно) Инициализатор, который нужно использовать для матриц весов и проекций.
`bias_initializer`	(необязательно) Инициализатор, который нужно использовать для смещения.
`name`	Строка, имя слоя. Слои с одинаковыми именами будут использовать общие веса, но для избежания ошибок в таких случаях требуется reuse=True.
`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, ключевые параметры свойств для общих атрибутов слоя, таких как `trainable` и т.д., при построении ячейки из конфигураций get_config(). Ссылки: Представление фраз с помощью RNN-кодировщика-декодера для статистического машинного перевода: Cho et al., 2014 (pdf)

Атрибуты
`graph`	УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ Предупреждение: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущей версии. Инструкции по обновлению: прекратите использовать это свойство, поскольку слои tf.layers больше не отслеживают свою граф.
`output_size`	Целое число или TensorShape: размер выходных данных, производимых этой ячейкой.
`scope_name`
`state_size`	Размер(ы) состояния(ий), используемых этой ячейкой. Это может быть целое число, TensorShape или кортеж целых чисел или TensorShapes.

Методы

`get_initial_state`

Просмотреть исходный код

get_initial_state(
    inputs=None, batch_size=None, dtype=None
)

`zero_state`

Просмотреть исходный код

zero_state(
    batch_size, dtype
)

Возвращает тензор(ы) состояния с нулевыми значениями.

Аргументы
`batch_size`	int, float или тензор unit, представляющий размер пакета.
`dtype`	Тип данных, который нужно использовать для состояния.

Возвращаемые значения

Возвращаемые значения
Если `state_size` является целым числом или TensorShape, то значение возврата является тензором `N-D` формы `[batch_size, state_size]` заполненным нулями. Если `state_size` является вложенным списком или кортежем, то значение возврата является вложенным списком или кортежем (той же структуры) тензоров `2-D` с формами `[batch_size, s]` для каждого s в `state_size`.

Если state_size является целым числом или TensorShape, то значение возврата является тензором N-D формы [batch_size, state_size] заполненным нулями.

Если state_size является вложенным списком или кортежем, то значение возврата является вложенным списком или кортежем (той же структуры) тензоров 2-D с формами [batch_size, s] для каждого s в state_size.

© 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/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/rnn_cell/GRUCell