tensorflow.nn.bidirectional_dynamic_rnn()

最新推荐文章于 2020-06-11 17:14:21 发布

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本文详细介绍了双向动态RNN的实现方法，包括前向和后向RNN的定义及输入参数，如单元类型、序列长度等，并解释了如何通过tf.concat进行输出拼接。此外，还介绍了输出状态的构成及其数据类型。

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https://blog.youkuaiyun.com/wuzqChom/article/details/75453327

def bidirectional_dynamic_rnn(
cell_fw, # 前向RNN
cell_bw, # 后向RNN
inputs, # 输入
sequence_length=None,# 输入序列的实际长度（可选，默认为输入序列的最大长度）
initial_state_fw=None,  # 前向的初始化状态（可选）
initial_state_bw=None,  # 后向的初始化状态（可选）
dtype=None, # 初始化和输出的数据类型（可选）
parallel_iterations=None,
swap_memory=False, 
time_major=False,
# 决定了输入输出tensor的格式：如果为true, 向量的形状必须为 `[max_time, batch_size, depth]`. 
# 如果为false, tensor的形状必须为`[batch_size, max_time, depth]`. 
scope=None
)
返回值：
一个(outputs, output_states)的元组
其中，
1. outputs为(output_fw, output_bw)，是一个包含前向cell输出tensor和后向cell输出tensor组成的元组。假设
time_major=false,tensor的shape为[batch_size, max_time, depth]。实验中使用tf.concat(outputs, 2)将其拼接。
2. output_states为(output_state_fw, output_state_bw)，包含了前向和后向最后的隐藏状态的组成的元组。
output_state_fw和output_state_bw的类型为LSTMStateTuple。
LSTMStateTuple由（c，h）组成，分别代表memory cell和hidden state。