tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM

Быстрая реализация LSTM, основанная на cuDNN.

Наследуется от: RNN, Layer, Module

tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM(
    units,
    kernel_initializer='glorot_uniform',
    recurrent_initializer='orthogonal',
    bias_initializer='zeros',
    unit_forget_bias=True,
    kernel_regularizer=None,
    recurrent_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None,
    recurrent_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    return_sequences=False,
    return_state=False,
    go_backwards=False,
    stateful=False,
    **kwargs
)

Дополнительную информацию о cuDNN можно найти на веб-сайте разработчиков NVIDIA NVIDIA developer website. Может работать только на GPU.

Аргументы
`units`	Положительное целое число, размерность выходного пространства.
`kernel_initializer`	Инициализатор матрицы весов `kernel`, используемый для линейного преобразования входных данных.
`unit_forget_bias`	Булево значение. Если True, к смещению забывающего блока добавляется 1 при инициализации. Установка в true также принудительно установит `bias_initializer="zeros"`. Это рекомендуется в Jozefowicz et al.
`recurrent_initializer`	Инициализатор матрицы весов `recurrent_kernel`, используемый для линейного преобразования рекуррентного состояния.
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещений.
`kernel_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к матрице весов `kernel`.
`recurrent_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к матрице весов `recurrent_kernel`.
`bias_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к вектору смещений.
`activity_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к выходу слоя (его «активации»).
`kernel_constraint`	Функция ограничения, применяемая к матрице весов `kernel`.
`recurrent_constraint`	Функция ограничения, применяемая к матрице весов `recurrent_kernel`.
`bias_constraint`	Функция ограничения, применяемая к вектору смещений.
`return_sequences`	Булево значение. Возвращать ли последний выход в последовательности вывода или полную последовательность.
`return_state`	Булево значение. Возвращать ли последнее состояние дополнительно к выводу.
`go_backwards`	Булево значение (по умолчанию False). Если True, обрабатывать последовательность входных данных в обратном порядке и возвращать обращённую последовательность.
`stateful`	Булево значение (по умолчанию False). Если True, последнее состояние для каждой выборки с индексом i в пакете будет использоваться в качестве начального состояния для выборки с индексом i в последующем пакете.

Атрибуты
`cell`
`states`

Методы

`get_losses_for`

Просмотреть исходный код

get_losses_for(
    inputs=None
)

`reset_states`

Просмотреть исходный код

reset_states(
    states=None
)

Сбросить записанные состояния для состоятельного слоя RNN.

Может использоваться только в случае, если слой RNN был создан с stateful = True. Аргументы: states: Массивы NumPy, содержащие значения начального состояния, которые будут переданы ячейке в первый шаг. Если значение None, будет создан нулевой массив NumPy, размер которого соответствует размеру состояния ячейки.

Исключения
`AttributeError`	При использовании слоя RNN без состояния.
`ValueError`	Если размер пакета для слоя RNN неизвестен.
`ValueError`	Если входной массив NumPy несовместим со состоянием слоя RNN, либо по размеру, либо по типу данных.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/keras/layers/CuDNNLSTM