tf.compat.v1.nn.rnn_cell.RNNCell

Абстрактный объект, представляющий ячейку RNN.

Наследуется от: Layer, Layer, Module

tf.compat.v1.nn.rnn_cell.RNNCell(
    trainable=True, name=None, dtype=None, **kwargs
)

Каждая RNNCell должна иметь указанные ниже свойства и реализовывать call со следующей сигнатурой (output, next_state) = call(input, state). Необязательный третий аргумент входа, scope, разрешен для обеспечения обратной совместимости; однако его следует опустить для новых подклассов.

Это определение ячейки отличается от определения, используемого в литературе. В литературе «ячейка» относится к объекту с единственным скалярным выходом. Это определение относится к горизонтальному массиву таких единиц.

Ячейка RNN в самом абстрактном случае — это всё, что имеет состояние и выполняет некоторую операцию, принимающую матрицу входных данных. Эта операция приводит к матрице вывода с self.output_size столбцами. Если self.state_size является целым числом, эта операция также приводит к новой матрице состояния с self.state_size столбцами. Если self.state_size является (возможно, вложенной кортежем) объектом TensorShape, то он должен возвращать соответствующую структуру тензоров с формой [batch_size].concatenate(s) для каждого s в self.batch_size.

Атрибуты
`graph`
`output_size`	Целое число или TensorShape: размер вывода, производимого этой ячейкой.
`scope_name`
`state_size`	Размер(ы) состояния(ий), используемых этой ячейкой. Он может быть представлен целым числом, TensorShape или кортежем целых чисел или TensorShape.

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 запятой или тензор единицы, представляющий размер пакетной обработки.
`dtype`	тип данных, используемый для состояния.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Если `state_size` — целое число или TensorShape, то возвращаемое значение — `N-D` тензор формы `[batch_size, state_size]`, заполненный нулями. Если `state_size` — вложенный список или кортеж, то возвращаемое значение — вложенный список или кортеж (с такой же структурой) `2-D` тензоров с формами `[batch_size, s]` для каждого s в `state_size`.

Если state_size — целое число или TensorShape, то возвращаемое значение — N-D тензор формы [batch_size, state_size], заполненный нулями.

Если state_size — вложенный список или кортеж, то возвращаемое значение — вложенный список или кортеж (с такой же структурой) 2-D тензоров 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/RNNCell