tf.compat.v1.nn.static_bidirectional_rnn

Создаёт двунаправленную рекуррентную нейронную сеть. (устарело)

tf.compat.v1.nn.static_bidirectional_rnn(
    cell_fw,
    cell_bw,
    inputs,
    initial_state_fw=None,
    initial_state_bw=None,
    dtype=None,
    sequence_length=None,
    scope=None
)

Аналогично однонаправленному случаю выше (rnn), но принимает входные данные и строит независимые прямые и обратные RNN с окончательными прямым и обратным выходами, соединёнными по глубине, таким образом, что выход будет иметь формат [time][batch][cell_fw.output_size + cell_bw.output_size]. Размеры входных данных для прямого и обратного ячеек должны совпадать. Начальное состояние для обоих направлений по умолчанию равно нулю (но может быть задано необязательно), и промежуточные состояния никогда не возвращаются — сеть полностью развернута для заданной (переданной) длины(ей) последовательности(ей) или полностью развернута, если длина(ы) не задана(ы).

Аргументы
`cell_fw`	Экземпляр RNNCell, используемый для прямого направления.
`cell_bw`	Экземпляр RNNCell, используемый для обратного направления.
`inputs`	Список длиной T входных данных, каждый из которых является тензором формы [batch_size, input_size], или вложенная кортеж таких элементов.
`initial_state_fw`	(необязательно) Начальное состояние для прямой RNN. Оно должно быть тензором соответствующего типа и формы `[batch_size, cell_fw.state_size]`. Если `cell_fw.state_size` является кортежем, это должен быть кортеж тензоров с формами `[batch_size, s] for s in cell_fw.state_size`.
`initial_state_bw`	(необязательно) Аналогично `initial_state_fw`, но использует соответствующие свойства `cell_bw`.
`dtype`	(необязательно) Тип данных для начального состояния. Требуется, если ни одно из начальных состояний не указано.
`sequence_length`	(необязательно) Вектор int32/int64 размером `[batch_size]`, содержащий фактические длины каждой из последовательностей.
`scope`	Область переменных для созданной подсети; по умолчанию "bidirectional_rnn"

Возвращаемые значения

Возвращаемые значения
Кортеж (outputs, output_state_fw, output_state_bw), где: outputs — список длины `T` выходов (по одному для каждого входа), которые представляют собой склеенные по глубине прямой и обратный выходы. output_state_fw — конечное состояние прямой rnn. output_state_bw — конечное состояние обратной rnn.

Кортеж (outputs, output_state_fw, output_state_bw), где: outputs — список длины T выходов (по одному для каждого входа), которые представляют собой склеенные по глубине прямой и обратный выходы. output_state_fw — конечное состояние прямой rnn. output_state_bw — конечное состояние обратной rnn.

Исключения
`TypeError`	Если `cell_fw` или `cell_bw` не являются экземпляром `RNNCell`.
`ValueError`	Если inputs равно None или пустой список.

© 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/static_bidirectional_rnn