tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell是單個LSTM單元還是LSTM層？

在tensorflow中，有一個叫做BasicLSTMCell的lstm實現，它位於tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell。它有一個參數num_units，這意味着LSTM單元中的單元數量。但我不知道這意味着什麼。tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell是單個LSTM單元還是LSTM層？

如果我這樣定義一個LSTM細胞：

lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(512).

什麼是lstm_cell樣子？它是一個512節點的lstm節點或lstm層？誰可以告訴我這個？

來源

2017-09-15 Zero

它是一個具有512個單位的LSTM層。

BasicLSTMCell實施抽象類RNNCell。從文檔：

表示RNN單元的抽象對象。

每個RNNCell必須具有以下屬性並實施call，其簽名(output, next_state) = call(input, state)。

[...]

細胞的這種定義不同於在文獻中使用的定義。在文獻中，「單元格」是指具有單個標量輸出的對象。 該定義涉及這樣的單位的水平陣列。

與展開的反向傳播槽時一起創建LSTM層的一種常見方法是以下之一：

lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(512) 
outputs, final_state = tf.nn.static_rnn(cell=lstm_cell, 
          dtype=tf.float32, 
          inputs=some_input_sequence)

其中：

some_input_sequence是num_steps張量清單尺寸爲[batch_size, input_size]
outputs將包含每層之後的層的輸出some_input_sequence的元素。因此，它又是一個num _steps元素大小爲[batch_size, 512]（其中512是您的單元的單元數）的列表
final_state將包含處理完整個序列之後的狀態。特別是，對於LSTM，它是一個具有兩個元素的命名元組，c和h（LSTM的兩個狀態）。

來源

2017-09-15 07:32:09

tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell是單個LSTM單元還是LSTM層？

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