tf.compat.v1.nn.rnn_cell.RNNCell

Абстрактный объект, представляющий ячейку RNN.

Наследуется от: Layer, Layer, Module

tf.compat.v1.nn.rnn_cell.RNNCell(
    trainable=True, name=None, dtype=None, **kwargs
)

Каждый RNNCell должен иметь указанные ниже свойства и реализовывать call с сигнатурой (output, next_state) = call(input, state). Необязательный третий входной аргумент, scope, допускается для обратной совместимости; но для новых подклассов его следует опускать.

Это определение ячейки отличается от определения, используемого в литературе. В литературе «ячейка» относится к объекту с одним скалярным выходом. Это определение относится к горизонтальному массиву таких единиц.

Ячейка RNN в самом абстрактном случае — это всё, что имеет состояние и выполняет некоторую операцию, которая принимает матрицу входных данных. Эта операция приводит к выходной матрице с self.output_size столбцами. Если self.state_size является целым числом, эта операция также приводит к новой матрице состояний с self.state_size столбцами. Если self.state_size является объектом TensorShape (возможно, вложенным кортежем), то он должен возвращать соответствующую структуру тензоров, имеющих форму [batch_size].concatenate(s) для каждого s в self.batch_size.

Атрибуты
`graph`
`output_size`	Целое число или TensorShape: размер выходов, создаваемых этой ячейкой.
`scope_name`
`state_size`	размер(ы) состояния(й), используемого(ых) этой ячейкой. Он может быть представлен целым числом, TensorShape или кортежем целых чисел или TensorShapes.

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
)

Извлекает потери, относящиеся к определенному набору входных данных.

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

Returns
Список тензоров потерь слоя, которые зависят от `inputs`.

`get_updates_for`

Просмотреть исходный код

get_updates_for(
    inputs
)

Извлекает обновления, относящиеся к определенному набору входных данных.

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

Returns
Список операций обновления слоя, которые зависят от `inputs`.

`zero_state`

Просмотреть исходный код

zero_state(
    batch_size, dtype
)

Возвращает тензор(ы) состояния, заполненные нулями.

Args
`batch_size`	Целое число, число с плавающей точкой или тензор unit, представляющий размер пакета.
`dtype`	Тип данных, который нужно использовать для состояния.

Returns

Returns
Если `state_size` является целым числом или TensorShape, то возвращаемое значение является тензором `N-D` формы `[batch_size, state_size]`, заполненным нулями. Если `state_size` является вложенным списком или кортежем, то возвращаемое значение является вложенным списком или кортежем (той же структуры) тензоров `2-D` с формами `[batch_size, s]` для каждого s в `state_size`.

Если state_size является целым числом или TensorShape, то возвращаемое значение является тензором N-D формы [batch_size, state_size], заполненным нулями.

Если state_size является вложенным списком или кортежем, то возвращаемое значение является вложенным списком или кортежем (той же структуры) 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/RNNCell