tf.raw_ops.BlockLSTMGrad

Вычисляет обратное распространение LSTM-ячейки для всей временной последовательности.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для миграции

Дополнительные сведения см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.BlockLSTMGrad

tf.raw_ops.BlockLSTMGrad(
    seq_len_max, x, cs_prev, h_prev, w, wci, wcf, wco, b, i, cs, f, o, ci, co, h,
    cs_grad, h_grad, use_peephole, name=None
)

Это реализация должна использоваться совместно с LSTMBlock.

Аргументы
`seq_len_max`	A `Tensor` типа `int64`. Максимальная длина времени, фактически используемая этим входом. Выводы дополняются нулями за пределами этой длины.
`x`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `half`, `float32`. Последовательный вход в LSTM, форма (timelen, batch_size, num_inputs).
`cs_prev`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Значение начального состояния ячейки.
`h_prev`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Начальный вывод ячейки (для использования в просмотре).
`w`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Матрица весов.
`wci`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Матрица весов для связи просмотров входного шлюза.
`wcf`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Матрица весов для связи просмотров шлюза забывания.
`wco`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Матрица весов для связи просмотров выходного шлюза.
`b`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Вектор смещений.
`i`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Входной шлюз по всей временной последовательности.
`cs`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Состояние ячейки перед tanh по всей временной последовательности.
`f`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Шлюз забывания по всей временной последовательности.
`o`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Выходной шлюз по всей временной последовательности.
`ci`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Вход ячейки по всей временной последовательности.
`co`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Состояние ячейки после tanh по всей временной последовательности.
`h`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Вектор выхода h по всей временной последовательности.
`cs_grad`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Текущий градиент cs.
`h_grad`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `x`. Градиент вектора h.
`use_peephole`	A `bool`. Используются ли веса peephole.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Кортеж объектов `Tensor` (x_grad, cs_prev_grad, h_prev_grad, w_grad, wci_grad, wcf_grad, wco_grad, b_grad).
`x_grad`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`cs_prev_grad`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`h_prev_grad`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`w_grad`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`wci_grad`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`wcf_grad`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`wco_grad`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.
`b_grad`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `x`.

© 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/raw_ops/BlockLSTMGrad