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Python tf.compat.v1.nn.rnn_cell.MultiRNNCell用法及代码示例


RNN 单元由多个简单单元按顺序组成。

继承自：RNNCell、Layer、Layer、Module

用法

tf.compat.v1.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(
    cells, state_is_tuple=True
)

参数

  • cells 将按此顺序组成的 RNNCell 列表。
  • state_is_tuple 如果为 True，则接受和返回的状态为 n-tuples，其中 n = len(cells) 。如果为 False，则所有状态都沿列轴连接。后一种行为将很快被弃用。

抛出

  • ValueError 如果单元格为空(不允许)，或者至少有一个单元格返回状态元组，但标志 state_is_tuple 为 False 。

属性

  • graph
  • output_size 整数或 TensorShape：此单元产生的输出大小。
  • scope_name
  • state_size 此单元格使用的状态大小。

    它可以由整数、TensorShape 或整数或 TensorShapes 的元组表示。

例子：

num_units = [128, 64]
cells = [BasicLSTMCell(num_units=n) for n in num_units]
stacked_rnn_cell = MultiRNNCell(cells)

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.nn.rnn_cell.MultiRNNCell。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。