Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.raw_ops.BlockLSTMGrad

Вычисляет обратное распространение для ячейки LSTM для всей временной последовательности.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.BlockLSTMGrad

tf.raw_ops.BlockLSTMGrad(
    seq_len_max, x, cs_prev, h_prev, w, wci, wcf, wco, b, i, cs, f, o, ci, co, h,
    cs_grad, h_grad, use_peephole, name=None
)

Это реализация должна использоваться совместно с LSTMBlock.

Аргументы
seq_len_max A Tensor типа int64. Максимальная длина времени, фактически используемая этим входом. Выходы дополняются нулями за пределами этой длины.
x A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: half, float32. Последовательный вход в LSTM, форма (timelen, batch_size, num_inputs).
cs_prev A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Значение начального состояния ячейки.
h_prev A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Начальный выход ячейки (для использования с peephole).
w A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Матрица весов.
wci A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Матрица весов для соединения peephole входного шлюза.
wcf A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Матрица весов для соединения peephole забывающего шлюза.
wco A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Матрица весов для соединения peephole выходного шлюза.
b A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Вектор смещения.
i A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Входной шлюз на всей временной последовательности.
cs A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Состояние ячейки до tanh на всей временной последовательности.
f A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Забывающий шлюз на всей временной последовательности.
o A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Выходной шлюз на всей временной последовательности.
ci A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Вход ячейки на всей временной последовательности.
co A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Ячейка после tanh на всей временной последовательности.
h A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Вектор вывода h на всей временной последовательности.
cs_grad A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Текущий градиент cs.
h_grad A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и x. Градиент вектора h.
use_peephole A bool. Используются ли веса peephole.
name Название операции (необязательно).
Возвращаемые значения
Кортеж Tensor объектов (x_grad, cs_prev_grad, h_prev_grad, w_grad, wci_grad, wcf_grad, wco_grad, b_grad).
x_grad A Tensor. Имеет тот же тип, что и x.
cs_prev_grad A Tensor. Имеет тот же тип, что и x.
h_prev_grad A Tensor. Имеет тот же тип, что и x.
w_grad A Tensor. Имеет тот же тип, что и x.
wci_grad A Tensor. Имеет тот же тип, что и x.
wcf_grad A Tensor. Имеет тот же тип, что и x.
wco_grad A Tensor. Имеет тот же тип, что и x.
b_grad A Tensor. Имеет тот же тип, что и x.

© 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/raw_ops/BlockLSTMGrad

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API