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  • tf.contrib.rnn.LSTMCell 里面参数的意义

    num_units:LSTM cell中的单元数量,即隐藏层神经元数量。
    use_peepholes:布尔类型,设置为True则能够使用peephole连接
    cell_clip:可选参数,float类型,如果提供,则在单元输出激活之前,通过该值裁剪单元状态。
    Initializer:可选参数,用于权重和投影矩阵的初始化器。
    num_proj:可选参数,int类型,投影矩阵的输出维数,如果为None,则不执行投影。
    pro_clip:可选参数,float型,如果提供了num_proj>0和proj_clip,则投影值将元素裁剪到[-proj_clip,proj_clip]范围。
    num_unit_shards:弃用。
    num_proj_shards:弃用。
    forget_bias:float类型,偏置增加了忘记门。从CudnnLSTM训练的检查点(checkpoin)恢复时,必须手动设置为0.0。
    state_is_tuple:如果为True,则接受和返回的状态是c_state和m_state的2-tuple;如果为False,则他们沿着列轴连接。后一种即将被弃用。
    activation:内部状态的激活函数。默认为tanh
    reuse:布尔类型,描述是否在现有范围中重用变量。如果不为True,并且现有范围已经具有给定变量,则会引发错误。
    name:String类型,层的名称。具有相同名称的层将共享权重,但为了避免错误,在这种情况下需要reuse=True.
    dtype:该层默认的数据类型。默认值为None表示使用第一个输入的类型。在call之前build被调用则需要该参数。
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    摘抄于:https://blog.csdn.net/u013230189/article/details/82811066

    加油!
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/1994tj/p/11388557.html
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