tensorflow
Создание RNN, LSTM и двунаправленных RNN / LSTM с TensorFlow
Поиск…
Создание двунаправленной LSTM
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')
параметры
-
state_below
- трехмерный тензор со следующими размерами: [batch_size
, максимальный индекс последовательности,dims
]. Это происходит из предыдущей операции, такой как поиск слова вложения. -
dims
- количество скрытых единиц. -
layers
могут быть скорректированы выше 1 для создания сложной сети LSTM .
Заметки
-
tf.unpack
возможно, не сможет определить размер данной оси (используйте аргументnums
если это так). - Может оказаться полезным добавить дополнительный вес + смещение умножения под LSTM (например,
tf.matmul(state_below, U) + b
.
Modified text is an extract of the original Stack Overflow Documentation
Лицензировано согласно CC BY-SA 3.0
Не связан с Stack Overflow