tensorflow
TensorFlowを使用したRNN、LSTM、双方向RNN / LSTMの作成

双方向LSTMの作成

import tensorflow as tf

dims, layers = 32, 2
# Creating the forward and backwards cells
lstm_fw_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(dims, forget_bias=1.0)
lstm_bw_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(dims, forget_bias=1.0)
# Pass lstm_fw_cell / lstm_bw_cell directly to tf.nn.bidrectional_rnn
# if only a single layer is needed
lstm_fw_multicell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_fw_cell]*layers)
lstm_bw_multicell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_bw_cell]*layers)

# tf.nn.bidirectional_rnn takes a list of tensors with shape 
# [batch_size x cell_fw.state_size], so separate the input into discrete
# timesteps.
_X = tf.unpack(state_below, axis=1)
# state_fw and state_bw are the final states of the forwards/backwards LSTM, respectively
outputs, state_fw, state_bw = tf.nn.bidirectional_rnn(lstm_fw_multicell, lstm_bw_multicell, _X, dtype='float32')

パラメーター

• state_belowは、次の次元を持つ3Dテンソルです：[ batch_size 、最大シーケンスインデックス、 dims ]。これは、単語の埋め込みを検索するなどの前の操作に由来します。
• dimsは隠れユニットの数です。
• スタックされたLSTMネットワークを作成するためにlayersを1以上に調整layersことができます 。

ノート

• tf.unpackは指定された軸のサイズを決定できない場合があります（この場合はnums引数を使用してください）。
• LSTM（例えば、 tf.matmul(state_below, U) + b下に追加の重み+バイアス乗算を追加すると便利です。