tf.compat.v1.nn.static_bidirectional_rnn

Создаёт двунаправленную рекуррентную нейронную сеть. (устаревшая)

tf.compat.v1.nn.static_bidirectional_rnn(
    cell_fw, cell_bw, inputs, initial_state_fw=None, initial_state_bw=None,
    dtype=None, sequence_length=None, scope=None
)

Аналогично однонаправленному случаю выше (rnn), но принимает входные данные и создаёт независимые прямые и обратные RNN с окончательными прямым и обратным выходами, объединёнными по глубине, таким образом, что вывод будет иметь формат [время][пакет][cell_fw.output_size + cell_bw.output_size]. Размер входных данных для прямой и обратной ячейки должен совпадать. Начальное состояние для обоих направлений по умолчанию равно нулю (но может быть установлено необязательно), и промежуточные состояния никогда не возвращаются — сеть полностью развернута для заданной (переданной) длины(ы) последовательности(ей) или полностью развернута, если длина(ы) не задана.

Аргументы
`cell_fw`	Экземпляр RNNCell, используемый для прямого направления.
`cell_bw`	Экземпляр RNNCell, используемый для обратного направления.
`inputs`	Список длинной T входных данных, каждый — тензор формы [batch_size, input_size], или вложенная кортеж таких элементов.
`initial_state_fw`	(необязательно) Начальное состояние для прямого RNN. Оно должно быть тензором соответствующего типа и формы `[batch_size, cell_fw.state_size]`. Если `cell_fw.state_size` является кортежем, это должен быть кортеж тензоров с формами `[batch_size, s] for s in cell_fw.state_size`.
`initial_state_bw`	(необязательно) То же самое, что и для `initial_state_fw`, но с использованием соответствующих свойств `cell_bw`.
`dtype`	(необязательно) Тип данных для начального состояния. Требуется, если ни одно из начальных состояний не предоставлено.
`sequence_length`	(необязательно) Вектор int32/int64, размер `[batch_size]`, содержащий фактические длины каждой последовательности.
`scope`	Область переменных для созданного подграфа; по умолчанию "bidirectional_rnn"

Возвращает

Возвращает
Кортеж (выходы, состояние_выхода_прямое, состояние_выхода_обратное), где: выходы — список длиной `T` выходов (по одному для каждого входа), которые представляют собой объединённые по глубине прямые и обратные выходы. состояние_выхода_прямое — конечное состояние прямого rnn. состояние_выхода_обратное — конечное состояние обратного rnn.

Кортеж (выходы, состояние_выхода_прямое, состояние_выхода_обратное), где: выходы — список длиной T выходов (по одному для каждого входа), которые представляют собой объединённые по глубине прямые и обратные выходы. состояние_выхода_прямое — конечное состояние прямого rnn. состояние_выхода_обратное — конечное состояние обратного rnn.

Исключения
`TypeError`	Если `cell_fw` или `cell_bw` не является экземпляром `RNNCell`.
`ValueError`	Если inputs равно None или пустой список.

© 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/static_bidirectional_rnn