tf.compat.v1.nn.rnn_cell.DropoutWrapper

Оператор добавления дропаута к входным и выходным данным заданного ячейки.

Наследуется от: RNNCell, Layer, Layer, Module

tf.compat.v1.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(
    *args, **kwargs
)

Аргументы
`cell`	ячейка RNN, к ней добавляется проекция на размер output_size.
`input_keep_prob`	тензор или число с плавающей точкой от 0 до 1, вероятность сохранения входа; если оно постоянно равно 1, дропаут для входа не будет добавлен.
`output_keep_prob`	тензор или число с плавающей точкой от 0 до 1, вероятность сохранения вывода; если оно постоянно равно 1, дропаут для вывода не будет добавлен.
`state_keep_prob`	тензор или число с плавающей точкой от 0 до 1, вероятность сохранения вывода; если оно постоянно равно 1, дропаут для вывода не будет добавлен. Дропаут для состояния выполняется для исходящих состояний ячейки. Примечание компоненты состояния, к которым применяется дропаут, когда `state_keep_prob` находится в `(0, 1)`, также определяются аргументом `dropout_state_filter_visitor` (например, по умолчанию дропаут никогда не применяется к `c` компоненту `LSTMStateTuple`).
`variational_recurrent`	булево значение Python. Если `True`, то один и тот же шаблон дропаута применяется ко всем временным шагам за вызов. Если этот параметр установлен, `input_size` должен быть указан.
`input_size`	(необязательно) (возможно, вложенный кортеж) объекты `TensorShape`, содержащие глубину(ы) входных тензоров, которые ожидается передать в `DropoutWrapper`. Требуется и используется если `variational_recurrent = True` и `input_keep_prob < 1`.
`dtype`	(необязательно) Размер входных, состояния и выходных тензоров. Требуется и используется если `variational_recurrent = True`.
`seed`	(необязательно) целое число, семен для генерации случайных чисел.
`dropout_state_filter_visitor`	(необязательно), значение по умолчанию: (см. ниже). Функция, которая принимает любой иерархический уровень состояния и возвращает скалярную или структуру с глубиной 1 Python-булевых значений, описывающих, какие элементы в состоянии следует отбросить. Кроме того, если функция возвращает `True`, дропаут применяется к этому подуровню. Если функция возвращает `False`, дропаут не применяется к этому всему под-уровню. Поведение по умолчанию: выполнять дропаут для всех элементов, кроме памяти (`c`) состояния `LSTMCellState` объектов, и не пытаться применить дропаут к `TensorArray` объектам: `def dropout_state_filter_visitor(s): if isinstance(s, LSTMCellState): # Never perform dropout on the c state. return LSTMCellState(c=False, h=True) elif isinstance(s, TensorArray): return False return True`
`**kwargs`	словарь с ключевыми аргументами для базового слоя.

Исключения
`TypeError`	если `cell` не является `RNNCell`, или `keep_state_fn` предоставлено, но не `callable`.
`ValueError`	если любое из keep_probs не находится в диапазоне от 0 до 1.

Атрибуты
`graph`
`output_size`
`scope_name`
`state_size`
`wrapped_cell`

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
)

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/rnn_cell/DropoutWrapper