tf.compat.v1.nn.rnn_cell.DropoutWrapper

Оператор добавления дропаута к входным и выходным данным заданного ячейки.

Наследуется от: RNNCell, Layer, Layer, Module

tf.compat.v1.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(
    cell,
    input_keep_prob=1.0,
    output_keep_prob=1.0,
    state_keep_prob=1.0,
    variational_recurrent=False,
    input_size=None,
    dtype=None,
    seed=None,
    dropout_state_filter_visitor=None,
    **kwargs
)

Аргументы
`cell`	RNNCell, к которому добавляется проекция на размер output_size.
`input_keep_prob`	тензор или число с плавающей точкой от 0 до 1, вероятность сохранения ввода; если оно постоянно равно 1, дропаут для ввода не будет добавлен.
`output_keep_prob`	тензор или число с плавающей точкой от 0 до 1, вероятность сохранения вывода; если оно постоянно равно 1, дропаут для вывода не будет добавлен.
`state_keep_prob`	тензор или число с плавающей точкой от 0 до 1, вероятность сохранения вывода; если оно постоянно равно 1, дропаут для вывода не будет добавлен. Дропаут состояния выполняется на выходных состояниях ячейки. Примечание, компоненты состояния, к которым применяется дропаут, когда `state_keep_prob` находится в `(0, 1)`, также определяются аргументом `dropout_state_filter_visitor` (например, по умолчанию дропаут никогда не применяется к компоненту `c` объекта `LSTMStateTuple`).
`variational_recurrent`	Логическое значение Python. Если `True`, то один и тот же шаблон дропаута применяется на всех шагах времени на вызов. Если этот параметр установлен, `input_size` должен быть предоставлен.
`input_size`	(необязательно) (возможно, вложенная кортеж из) объектов `TensorShape`, содержащих размерность(и) входных тензоров, ожидаемых для передачи в `DropoutWrapper`. Требуется и используется если `variational_recurrent = True` и `input_keep_prob < 1`.
`dtype`	(необязательно) Тип `dtype` входных, состояния и выходных тензоров. Требуется и используется если `variational_recurrent = True`.
`seed`	(необязательно) целое число, семя генерации случайных чисел.
`dropout_state_filter_visitor`	(необязательно), по умолчанию: (см. ниже). Функция, которая принимает любой иерархический уровень состояния и возвращает скалярную или структуру с глубиной 1 из Python-булевых значений, описывающих, какие члены в состоянии должны быть удалены. Кроме того, если функция возвращает `True`, дропаут применяется на этом под уровне. Если функция возвращает `False`, дропаут не применяется к этому под уровню. По умолчанию: выполнять дропаут для всех членов, кроме памяти (`c`) состояния объектов `LSTMCellState`, и не пытаться применить дропаут к объектам `TensorArray`: `def dropout_state_filter_visitor(s): if isinstance(s, LSTMCellState): # Never perform dropout on the c state. return LSTMCellState(c=False, h=True) elif isinstance(s, TensorArray): return False return True`
`**kwargs`	словарь с ключевыми аргументами для базового слоя.

Исключения
`TypeError`	если `cell` не является `RNNCell`, или `keep_state_fn` предоставлен, но не `callable`.
`ValueError`	если какой-либо из keep_probs не находится между 0 и 1.

Атрибуты
`graph`
`output_size`	Целое число или TensorShape: размер вывода, производимого этой ячейкой.
`scope_name`
`state_size`	Размер(ы) состояния(й), используемого(ых) этой ячейкой. Его можно представить целым числом, TensorShape или кортежем целых чисел или TensorShapes.
`wrapped_cell`

Методы

`apply`

Просмотреть исходный код

apply(
    *args, **kwargs
)

`get_initial_state`

Просмотреть исходный код

get_initial_state(
    inputs=None, batch_size=None, dtype=None
)

`get_losses_for`

Просмотреть исходный код

get_losses_for(
    inputs
)

Возвращает потери, относящиеся к определенному набору входных данных.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор или список/кортеж входных тензоров.

Возвращает
Список тензоров потерь слоя, зависящих от `inputs`.

`get_updates_for`

Просмотреть исходный код

get_updates_for(
    inputs
)

Возвращает обновления, относящиеся к определенному набору входных данных.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор или список/кортеж входных тензоров.

Возвращает
Список обновлений слоя, зависящих от `inputs`.

`zero_state`

Просмотреть исходный код

zero_state(
    batch_size, dtype
)

Возвращает тензор(ы) состояния, заполненные нулями.

Аргументы
`batch_size`	целое число, число с плавающей точкой или тензор, представляющий размер пакетной выборки.
`dtype`	тип данных для использования в состоянии.

Возвращает

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

Если state_size целое число или TensorShape, то возвращаемое значение — это тензор N-D с формой [batch_size, state_size], заполненной нулями.

Если state_size вложенный список или кортеж, то возвращаемое значение — вложенный список или кортеж (с той же структурой) тензоров 2-D с формами [batch_size, s] для каждого s в state_size.

© 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/nn/rnn_cell/DropoutWrapper