tensorflow API学习——LSTM实现

最新推荐文章于 2025-05-18 19:00:00 发布

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最新推荐文章于 2025-05-18 19:00:00 发布 · 3.7k 阅读

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本文介绍了如何在 TensorFlow 中使用 LSTM 单元，包括 tf.contrib.rnn.LSTMCell 的参数详解，以及如何使用 DropoutWrapper 添加丢弃机制。此外，还探讨了双向动态 RNN 的实现 tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn，以及序列解码的相关工具如 TrainingHelper 和 dynamic_decode 函数，它们在训练过程中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、tf.contrib.rnn.LSTMCell
tf.contrib.rnn.LSTMCell(
num_units,
use_peepholes=False,
cell_clip=None,
initializer=None,
num_proj=None,
proj_clip=None,
num_unit_shards=None,
num_proj_shards=None,
forget_bias=1.0,
state_is_tuple=True,
activation=None,
reuse=None
)

初始化LSTM单元的参数。

ARGS：
num_units：int，LSTM单元中的单位数。
use_peepholes：bool，将True设置为启用对角线/窥视孔连接。
cell_clip：（可选）浮点值（如果提供的话）单元格状态在单元格输出激活之前由此值限制。
initializer:(可选）用于权重和投影矩阵的初始化程序。
num_proj：（可选）int，投影矩阵的输出维数。如果没有，则不执行投影。
proj_clip:(可选）浮点值。如果num_proj > 0和proj_clip被提供，然后投影值被剪裁到内部 [-proj_clip, proj_clip]。
num_unit_shards：已弃用，将在2017年1月之前被删除。请改用variable_scope分区器。
num_proj_shards：已弃用，将在2017年1月之前被删除。请改用variable_scope分区器。
forget_bias：忘记门的偏差默认初始化为1，以减少训练开始时的遗忘规模。必须手动将其设置为0.0从CudnnLSTM受过训练的检查点恢复时。
state_is_tuple：如果为True，接受并返回状态是的2元组c_state和m_state。如果为False，则沿列轴连接。后一种行为即将被弃用。
activation：内部状态的激活