tf.compat.v1.nn.rnn_cell.GRUCell

Ячейка с управляемым рекуррентным блоком.

Наследуется от: RNNCell, Layer, Layer, Module

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. Пожалуйста, используйте tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnGRU для повышения производительности на GPU или tf.contrib.rnn.GRUBlockCellV2 для повышения производительности на CPU.

Аргументы
`num_units`	целое число, 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 пространстве имен. Если не `True`, а в существующем пространстве имен уже существуют указанные переменные, то возникает ошибка.
`kernel_initializer`	(необязательно) Инициализатор для использования для матриц весов и проекций.
`bias_initializer`	(необязательно) Инициализатор для использования для смещения.
`name`	Строка, имя слоя. Слои с одинаковым именем будут использовать общие веса, но для избежания ошибок в таких случаях требуется reuse=True.
`dtype`	Тип данных по умолчанию слоя (по умолчанию `None` означает использование типа первого входного значения). Необходимо, когда `build` вызывается до `call`.
`**kwargs`	Словарь, именованные ключевые свойства для общих атрибутов слоя, таких как `trainable` и т. д., при построении ячейки из конфигураций get_config(). Ссылки: Представление фраз с использованием RNN-кодировщика-декодера для статистического машинного перевода: Cho et al., 2014 (pdf)

Атрибуты
`graph`
`output_size`	Целое число или TensorShape: размер выходов, производимых этой ячейкой.
`scope_name`
`state_size`	Размер(ы) состояния(ий), используемого(ых) этой ячейкой. Он может быть представлен целым числом, TensorShape или кортежем 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, заполненный нулями.

Аргументы
`batch_size`	целое число, число с плавающей точкой или тензор единицы, представляющий размер пакетной выборки.
`dtype`	тип данных для использования для состояния.

Возвращаемые значения

Возвращаемые значения
Если `state_size` является целым числом или TensorShape, то возвращаемое значение представляет собой тензор `N-D` формы `[batch_size, state_size]` заполненный нулями. Если `state_size` является вложенным списком или кортежем, то возвращаемое значение представляет собой вложенный список или кортеж (с той же структурой) тензоров `2-D` с формами `[batch_size, s]` для каждого s в `state_size`.

Если state_size является целым числом или TensorShape, то возвращаемое значение представляет собой тензор N-D формы [batch_size, state_size] заполненный нулями.

Если state_size является вложенным списком или кортежем, то возвращаемое значение представляет собой вложенный список или кортеж (с той же структурой) 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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/rnn_cell/GRUCell