BlockLSTM

clase final pública BlockLSTM

Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.

Esto equivale a aplicar LSTMBlockCell en un bucle, así:

for x1 in unpack(x):
   i1, cs1, f1, o1, ci1, co1, h1 = LSTMBlock(
     x1, cs_prev, h_prev, w, wci, wcf, wco, b)
   cs_prev = cs1
   h_prev = h1
   i.append(i1)
   cs.append(cs1)
   f.append(f1)
   o.append(o1)
   ci.append(ci1)
   co.append(co1)
   h.append(h1)
 return pack(i), pack(cs), pack(f), pack(o), pack(ci), pack(ch), pack(h)
 
 Note that unlike LSTMBlockCell (and BlockLSTM) which uses ICFO gate layout,
 this op uses IFCO. So in order for the following snippet to be equivalent
 all gate-related outputs should be reordered.

Clases anidadas

clase BlockLSTM.Opciones Atributos opcionales para BlockLSTM

Constantes

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Métodos públicos

BlockLSTM estático.Opciones
cellClip (Clip de celda flotante)
Salida <T>
ci ()
La entrada de celda durante toda la secuencia de tiempo.
Salida <T>
co ()
La celda después del tanh durante toda la secuencia de tiempo.
estático <T extiende TNumber > BlockLSTM <T>
crear ( Alcance alcance, Operando < TInt64 > seqLenMax, Operando <T> x, Operando <T> csPrev, Operando <T> hPrev, Operando <T> w, Operando <T> wci, Operando <T> wcf, Operando <T > wco, Operando <T> b, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación BlockLSTM.
Salida <T>
cs ()
El estado de la celda antes del tanh durante toda la secuencia de tiempo.
Salida <T>
f ()
La puerta del olvido sobre toda la secuencia temporal.
Salida <T>
h ()
El vector h de salida sobre toda la secuencia de tiempo.
Salida <T>
i ()
La puerta de entrada durante toda la secuencia de tiempo.
Salida <T>
o ()
La puerta de salida durante toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTM estático.Opciones
usePeephole (uso booleanoPeephole)

Métodos heredados

Constantes

Cadena final estática pública OP_NAME

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "BlockLSTMV2"

Métodos públicos

BlockLSTM.Options estático público cellClip (Clip de celda flotante)

Parámetros
clip de celda Valor al que recortar el valor 'cs'.

Salida pública <T> ci ()

La entrada de celda durante toda la secuencia de tiempo.

Salida pública <T> co ()

La celda después del tanh durante toda la secuencia de tiempo.

público estático BlockLSTM <T> crear ( Alcance alcance, Operando < TInt64 > seqLenMax, Operando <T> x, Operando <T> csPrev, Operando <T> hPrev, Operando <T> w, Operando <T> wci, Operando <T > wcf, Operando <T> wco, Operando <T> b, Opciones... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación BlockLSTM.

Parámetros
alcance alcance actual
seqLenMax Duración máxima de tiempo realmente utilizada por esta entrada. Las salidas se rellenan con ceros más allá de esta longitud.
incógnita La secuencia de entrada al LSTM, forma (timelen, tamaño de lote, num_inputs).
csAnterior Valor del estado inicial de la celda.
hAnterior Salida inicial de celda (para ser utilizada para mirilla).
w La matriz de peso.
wci La matriz de peso para la conexión de mirilla de puerta de entrada.
wcf La matriz de peso para olvidar la conexión de mirilla de puerta.
OMA La matriz de peso para la conexión de mirilla de puerta de salida.
b El vector de sesgo.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de BlockLSTM

Salida pública <T> cs ()

El estado de la celda antes del tanh durante toda la secuencia de tiempo.

Salida pública <T> f ()

La puerta del olvido sobre toda la secuencia temporal.

Salida pública <T> h ()

El vector h de salida sobre toda la secuencia de tiempo.

Salida pública <T> i ()

La puerta de entrada durante toda la secuencia de tiempo.

Salida pública <T> o ()

La puerta de salida durante toda la secuencia de tiempo.

BlockLSTM estático público. Opciones de uso de mirilla (uso booleano de mirilla)

Parámetros
utilizar mirilla Si se deben utilizar pesas para mirillas.