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tf.keras.backend.rnn

Tensorflow 1 versione Visualizza sorgente su GitHub

Itera oltre la dimensione temporale di un tensore.

step_function funzione gradino RNN. args; ingresso; Tensore di forma (samples, ...) (senza dimensione temporale), che rappresenta ingresso per il lotto di campioni ad una certa fase temporale. stati; Elenco dei tensori. Ritorna; produzione; Tensor con figura (samples, output_dim) (nessuna dimensione di tempo). new_states; Elenco dei tensori, stessa lunghezza e forme come 'stati'. Il primo stato nella lista deve essere il tensore uscita al passo temporale precedente.
inputs Tensore di dati temporali di forma (samples, time, ...) (almeno 3D), o tensori nidificati, ciascuno dei quali ha una forma (samples, time, ...) .
initial_states Tensore con figura (samples, state_size) (senza dimensione temporale), contenenti i valori iniziali per gli stati utilizzati nella funzione a gradino. Nel caso in cui state_size è in una forma nidificata, la forma di initial_states anche seguire la struttura nidificata.
go_backwards Booleano. Se vero, fare l'iterazione sulla dimensione temporale in ordine inverso e ritornare alla sequenza invertita.
mask Tensore binario con forma (samples, time, 1) , con uno zero per ogni elemento mascherato.
constants Elenco di valori costanti passata ad ogni passo.
unroll Sia per srotolare il RNN o di utilizzare un simbolico while_loop .
input_length Un numero intero oppure un 1-D Tensor, a seconda che la dimensione temporale è fissato a lunghezza o meno. In caso di ingresso di lunghezza variabile, è usato per mascherare nel caso ci sia nessuna maschera specificata.
time_major Booleano. Se è vero, gli ingressi e le uscite saranno in forma (timesteps, batch, ...) , mentre nel caso Falso, sarà (batch, timesteps, ...) . Utilizzando time_major = True è un po 'più efficiente perché evita traspone all'inizio e alla fine del calcolo RNN. Tuttavia, la maggior parte dei dati è tensorflow batch principale, quindi per default questa funzione accetta in ingresso ed emette in uscita in forma batch maggiore.
zero_output_for_mask Booleano. Se Vero, l'uscita per timestep mascherato sarà zero, mentre nel caso Falso, viene restituito uscita dal passo temporale precedente.

Una tupla, (last_output, outputs, new_states) . last_output: l'ultima uscita del RNN, di forma (samples, ...) uscite: tensore di forma (samples, time, ...) dove ogni voce outputs[s, t] è l'uscita della funzione passo alla volta t per il campione s . new_states: lista dei tensori, gli ultimi stati restituiti dalla funzione di passo, di forma (samples, ...) .

ValueError se la dimensione di ingresso è inferiore a 3.
ValueError se unroll è True ma ingresso passo temporale non è un numero fisso.
ValueError se mask viene fornito (non None ), ma gli stati non è fornita ( len(states) == 0).