LSTMCell

注意：该API仅支持【静态图】模式

  • class paddle.fluid.layers.LSTMCell(hidden_size, param_attr=None, bias_attr=None, gate_activation=None, activation=None, forget_bias=1.0, dtype="float32", name="LSTMCell")[源代码]

长短期记忆单元（Long-Short Term Memory）。通过对 fluid.contrib.layers.rnn_impl.BasicLSTMUnit 包装，来让它可以应用于RNNCell。

公式如下：

LSTMCell - 图1

更多细节可以参考 RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION

  • 参数：
    • hidden_size (int) - LSTMCell中的隐藏层大小。
    • param_attr (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr。
    • bias_attr (ParamAttr，可选) - 指定偏置参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。
    • gate_activation (function，可选) - LSTMCell - 图2 的激活函数。 默认值为 fluid.layers.sigmoid。
    • activation (function，可选) - LSTMCell - 图3 的激活函数。 默认值为 fluid.layers.tanh。
    • forget_bias (float，可选) - 计算遗忘们时使用的遗忘偏置。默认值为 1.0。
    • dtype (string，可选) - 此Cell中使用的数据类型。 默认值为 float32。
    • name (string，可选) - 用于标识参数和偏差的名称域。

返回：LSTMCell类的实例对象。

示例代码

  1. import paddle.fluid.layers as layers
  2. cell = layers.rnn.LSTMCell(hidden_size=256)
  • call(inputs, states)

执行GRU的计算。

  • 参数：
    • input (Variable) - 输入，形状为 LSTMCell - 图4 的tensor，对应于公式中的 LSTMCell - 图5 。数据类型应为float32。
    • states (Variable) - 状态，包含两个tensor的列表，每个tensor形状为 LSTMCell - 图6 。 对应于公式中的 LSTMCell - 图7 。数据类型应为float32。

返回：一个元组 (outputs, new_states)，其中 outputs 是形状为

LSTMCell - 图8 的tensor，对应于公式中的 LSTMCell - 图9 ；new_states 是一个列表，包含形状为 LSTMCell - 图10 的两个tensor变量，它们对应于公式中的 LSTMCell - 图11 。这些tensor的数据类型都与 state 的数据类型相同。

返回类型：tuple

  • state_shape()

LSTMCell的 state_shape 是一个具有两个形状的列表：

LSTMCell - 图12 （batch大小为-1，自动插入到形状中）。 这两个形状分别对应于公式中的 LSTMCell - 图13 and LSTMCell - 图14 。

参数：无。

返回：LSTMCell的 state_shape

返回类型：list