計算所有時間步的 LSTM 單元前向傳播。
用法
tf.raw_ops.BlockLSTM(
seq_len_max, x, cs_prev, h_prev, w, wci, wcf, wco, b, forget_bias=1,
cell_clip=3, use_peephole=False, name=None
)
參數
-
seq_len_max
Tensor
類型為int64
。此輸入實際使用的最大時間長度。超出此長度的輸出用零填充。 -
x
一個Tensor
。必須是以下類型之一:half
,float32
。輸入到 LSTM 的序列,形狀 (timelen, batch_size, num_inputs)。 -
cs_prev
一個Tensor
。必須與x
具有相同的類型。初始細胞狀態的值。 -
h_prev
一個Tensor
。必須與x
具有相同的類型。單元的初始輸出(用於窺視孔)。 -
w
一個Tensor
。必須與x
具有相同的類型。權重矩陣。 -
wci
一個Tensor
。必須與x
具有相同的類型。輸入門窺孔連接的權重矩陣。 -
wcf
一個Tensor
。必須與x
具有相同的類型。遺忘門窺視孔連接的權重矩陣。 -
wco
一個Tensor
。必須與x
具有相同的類型。輸出門窺視孔連接的權重矩陣。 -
b
一個Tensor
。必須與x
具有相同的類型。偏置向量。 -
forget_bias
可選的float
。默認為1
。遺忘門偏差。 -
cell_clip
可選的float
。默認為3
。將 'cs' 值剪切到的值。 -
use_peephole
可選的bool
。默認為False
。是否使用窺視孔砝碼。 -
name
操作的名稱(可選)。
返回
-
Tensor
對象的元組(i、cs、f、o、ci、co、h)。 -
i
一個Tensor
。具有與x
相同的類型。 -
cs
一個Tensor
。具有與x
相同的類型。 -
f
一個Tensor
。具有與x
相同的類型。 -
o
一個Tensor
。具有與x
相同的類型。 -
ci
一個Tensor
。具有與x
相同的類型。 -
co
一個Tensor
。具有與x
相同的類型。 -
h
一個Tensor
。具有與x
相同的類型。
這相當於在循環中應用 LSTMBlockCell,如下所示:
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)
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注:本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.raw_ops.BlockLSTM。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。