LSTMCell

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API属性：声明式编程(静态图)专用API

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：

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) -

  

  的激活函数。 默认值为 fluid.layers.sigmoid。

• activation (function，可选) -

  

  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。

代码示例

import paddle.fluid.layers as layers
cell = layers.LSTMCell(hidden_size=256)

方法

call(inputs, states)

执行GRU的计算。

参数

• input (Variable) - 输入，形状为

  

  的tensor，对应于公式中的

  

  。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

  

  。 对应于公式中的

  

  。数据类型应为float32。

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

的tensor，对应于公式中的

；new_states 是一个列表，包含形状为

的两个tensor变量，它们对应于公式中的

。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：

（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

and

。

参数 无。

返回 LSTMCell的 state_shape

返回类型 list