tf.keras.layers.Bidirectional

Обёртка двунаправленного типа для RNN.

Наследуется от: Wrapper, Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.keras.layers.Bidirectional

tf.keras.layers.Bidirectional(
    layer, merge_mode='concat', weights=None, backward_layer=None,
    **kwargs
)

Аргументы
`layer`	Экземпляр `keras.layers.RNN`, например, `keras.layers.LSTM` или `keras.layers.GRU`. Также может быть экземпляром `keras.layers.Layer`, удовлетворяющим следующим условиям: Является слоем последовательной обработки (принимает входные данные 3D и выше). Имеет атрибуты `go_backwards`, `return_sequences` и `return_state` (с той же семантикой, что и для класса `RNN`). Имеет атрибут `input_spec`. Реализует сериализацию с помощью `get_config()` и `from_config()`. Обратите внимание, что рекомендуемый способ создания новых слоёв RNN — написание пользовательской ячейки RNN и использование её с `keras.layers.RNN`, а не непосредственное наследование от `keras.layers.Layer`.
`merge_mode`	Режим объединения выходов прямого и обратного RNN. Один из {'sum', 'mul', 'concat', 'ave', None}. Если None, выходы не объединяются, а возвращаются в виде списка. Значение по умолчанию — 'concat'.
`backward_layer`	Необязательный экземпляр `keras.layers.RNN` или `keras.layers.Layer` для обработки обратного входного потока. Если `backward_layer` не указан, для генерации обратного слоя будет использован экземпляр слоя, переданный в качестве аргумента `layer`. Обратите внимание, что предоставленный слой `backward_layer` должен иметь свойства, соответствующие аргументу `layer`, в частности, он должен иметь те же значения для `stateful`, `return_states`, `return_sequence` и т. д. Кроме того, у `backward_layer` и `layer` должны быть разные значения аргумента `go_backwards` . Если эти требования не выполнены, будет возбуждено исключение `ValueError` .

Аргументы вызова:

Аргументы вызова для данного слоя такие же, как и для обернутого слоя RNN. Обратите внимание, что при передаче аргумента initial_state во время вызова этого слоя первая половина элементов в списке initial_state будет передана в вызов прямого RNN, а последняя половина — в вызов обратного RNN.

Возбуждаемые исключения
`ValueError`	Если `layer` или `backward_layer` не является экземпляром `Layer`. В случае некорректного аргумента `merge_mode`. Если `backward_layer` имеет несовпадающие свойства по сравнению с `layer`.

Примеры:

model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(10, return_sequences=True), input_shape=(5, 10)))
model.add(Bidirectional(LSTM(10)))
model.add(Dense(5))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')

 # With custom backward layer
 model = Sequential()
 forward_layer = LSTM(10, return_sequences=True)
 backward_layer = LSTM(10, activation='relu', return_sequences=True,
                       go_backwards=True)
 model.add(Bidirectional(forward_layer, backward_layer=backward_layer,
                         input_shape=(5, 10)))
 model.add(Dense(5))
 model.add(Activation('softmax'))
 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')

Атрибуты
`constraints`

Методы

`reset_states`

Просмотреть исходный код

reset_states()

© 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/keras/layers/Bidirectional