BlockLSTM

classe final pública BlockLSTM

Calcula a propagação direta da célula LSTM para todos os intervalos de tempo.

Isso é equivalente a aplicar LSTMBlockCell em um loop, assim:

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.

Classes aninhadas

aula BlockLSTM.Opções Atributos opcionais para BlockLSTM

Constantes

Corda OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

BlockLSTM.Options estático
cellClip (cellClip flutuante)
Saída <T>
ci ()
A entrada da célula durante toda a sequência de tempo.
Saída <T>
co ()
A célula após o tanh durante toda a sequência temporal.
estático <T estende TNumber > BlockLSTM <T>
create ( Escopo do escopo, 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, Opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação BlockLSTM.
Saída <T>
cs ()
O estado da célula antes do tanh durante toda a sequência de tempo.
Saída <T>
f ()
O portão do esquecimento ao longo de toda a sequência temporal.
Saída <T>
h ()
O vetor h de saída ao longo de toda a sequência de tempo.
Saída <T>
eu ()
A porta de entrada ao longo de toda a sequência de tempo.
Saída <T>
ó ()
A porta de saída durante toda a sequência de tempo.
BlockLSTM.Options estático
usePeephole (booleano usePeephole)

Métodos herdados

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "BlockLSTMV2"

Métodos Públicos

public static BlockLSTM.Options cellClip (Float cellClip)

Parâmetros
cellClip Valor para o qual recortar o valor 'cs'.

Saída pública <T> ci ()

A entrada da célula durante toda a sequência de tempo.

Saída pública <T> co ()

A célula após o tanh durante toda a sequência temporal.

public static BlockLSTM <T> create ( Escopo do escopo, 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, Opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação BlockLSTM.

Parâmetros
escopo escopo atual
seqLenMax Duração máxima realmente usada por esta entrada. As saídas são preenchidas com zeros além desse comprimento.
x A entrada de sequência para o LSTM, forma (timelen, batch_size, num_inputs).
csAnterior Valor do estado inicial da célula.
hAnterior Saída inicial da célula (a ser usada para olho mágico).
c A matriz de peso.
wci A matriz de peso para conexão do olho mágico da porta de entrada.
banheiro A matriz de peso para a conexão do olho mágico do portão esquecido.
wco A matriz de peso para conexão do olho mágico da porta de saída.
b O vetor de polarização.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância do BlockLSTM

Saída pública <T> cs ()

O estado da célula antes do tanh durante toda a sequência de tempo.

Saída pública <T> f ()

O portão do esquecimento ao longo de toda a sequência temporal.

Saída pública <T> h ()

O vetor h de saída ao longo de toda a sequência de tempo.

Saída pública <T> i ()

A porta de entrada durante toda a sequência de tempo.

Saída pública <T> o ()

A porta de saída durante toda a sequência de tempo.

public static BlockLSTM.Options usePeephole (booleano usePeephole)

Parâmetros
usarOlho mágico Se deve usar pesos de olho mágico.