GRUCell

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API属性：声明式编程(静态图)专用API

class paddle.fluid.layers.GRUCell ( hidden_size, param_attr=None, bias_attr=None, gate_activation=None, activation=None, dtype=”float32”, name=”GRUCell” ) [源代码]

门控循环单元（Gated Recurrent Unit）。通过对 fluid.contrib.layers.rnn_impl.BasicGRUUnit 包装，来让它可以应用于RNNCell。

公式如下：

GRUCell - 图1

更多细节可以参考 Learning Phrase Representations using RNN Encoder Decoder for Statistical Machine Translation

参数

  • hidden_size (int) - GRUCell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) -

    GRUCell - 图2

    的激活函数。 默认值为 fluid.layers.sigmoid。

  • activation (function，可选) -

    GRUCell - 图3

    的激活函数。 默认值为 fluid.layers.tanh

  • dtype (string，可选) - 此cell中使用的数据类型。 默认为”float32”。
  • name (string，可选) - 用于标识参数和偏差的名称域。

返回

GRUCell类的实例对象。

代码示例

  1. import paddle.fluid.layers as layers
  2. cell = layers.GRUCell(hidden_size=256)

方法

call(inputs, states)

执行GRU的计算。

参数

  • input (Variable) - 输入，形状为

    GRUCell - 图4

    的tensor，对应于公式中的

    GRUCell - 图5

    。数据类型应为float32。

  • states (Variable) - 状态，形状为

    GRUCell - 图6

    的tensor。 对应于公式中的

    GRUCell - 图7

    。数据类型应为float32。

返回 一个元组 (outputs, new_states) ，其中 outputs 和 new_states 是同一个tensor，其形状为

GRUCell - 图8

，数据类型和 state 的数据类型相同，对应于公式中的

GRUCell - 图9

。

返回类型 tuple

state_shape()

GRUCell的 state_shape 是形状

GRUCell - 图10

（batch大小为-1，自动插入到形状中），对应于

GRUCell - 图11

的形状。

参数 无。

返回 GRUCell的 state_shape。

返回类型 Variable