lstm_unit

  • paddle.fluid.layers.lstm_unit(x_t, hidden_t_prev, cell_t_prev, forget_bias=0.0, param_attr=None, bias_attr=None, name=None)[源代码]

Long-Short Term Memory（LSTM）循环神经网络计算单元。该OP用于完成单个时间步内LSTM的计算，基于论文 RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION 中的描述实现，

并在forget gate（遗忘门）中增加了 forget_bias 来控制遗忘力度，公式如下：

lstm_unit - 图1

其中，

lstm_unit - 图2 对应 x_t， 表示当前时间步的输入； lstm_unit - 图3 和 lstm_unit - 图4 对应 hidden_t_prev 和 cell_t_prev，表示上一时间步的hidden和cell输出； lstm_unit - 图5 分别为input gate（输入门）、forget gate（遗忘门）、cell、output gate（输出门）和hidden的计算。

  • 参数：
    • x_t (Variable) - 表示当前时间步的输入的Tensor，形状为 lstm_unit - 图6 ，其中 lstm_unit - 图7 为batch_size， lstm_unit - 图8 为输入的特征维度大小。数据类型为float32或float64。
    • hidden_t_prev (Variable) - 表示前一时间步hidden输出的Tensor，形状为 lstm_unit - 图9 ，其中 lstm_unit - 图10 为batch_size， lstm_unit - 图11 为LSTM中隐单元的数目。数据类型与 x_t 相同。
    • cell_t_prev (Variable) - 表示前一时间步cell输出的Tensor，和 hidden_t_prev 具有相同形状和数据类型。
    • forget_bias (float，可选) - 额外添加在遗忘门中的偏置项(参见公式)。默认值为0。
    • 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 。
    • name (str，可选) – 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为None。

返回：Variable的二元组，包含了两个形状和数据类型均与 hidden_t_prev 相同的Tensor，分别表示hiddel和cell输出，即公式中的

lstm_unit - 图12 和 lstm_unit - 图13 。

返回类型：tuple

  • 抛出异常:
    • ValueError： x_t 的阶不为2
    • ValueError： hidden_t_prev 的阶不为2
    • ValueError： cell_t_prev 的阶不为2
    • ValueError： x_t 、hidden_t_prev 和 cell_t_prev 的第一维大小必须相同
    • ValueError： hidden_t_prev 和 cell_t_prev 的第二维大小必须相同

代码示例：

  1. import paddle.fluid as fluid
  2.  
  3. dict_dim, emb_dim, hidden_dim = 128, 64, 512
  4. data = fluid.layers.data(name='step_data', shape=[1], dtype='int32')
  5. x = fluid.layers.embedding(input=data, size=[dict_dim, emb_dim])
  6. pre_hidden = fluid.layers.data(name='pre_hidden', shape=[hidden_dim], dtype='float32')
  7. pre_cell = fluid.layers.data(name='pre_cell', shape=[hidden_dim], dtype='float32')
  8. hidden = fluid.layers.lstm_unit(
  9.     x_t=x,
  10.     hidden_t_prev=pre_hidden,
  11.     cell_t_prev=pre_cell)