lstm_unit

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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：

其中，

对应 x_t，表示当前时间步的输入；

和

对应 hidden_t_prev 和 cell_t_prev，表示上一时间步的hidden和cell输出；

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

，其中

为batch_size， MM 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 [N,D][N,D]，其中 NN 为batch_size， DD 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 htht 和 ctct 。

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：

import paddle.fluid as fluid
dict_dim, emb_dim, hidden_dim = 128, 64, 512
data = fluid.data(name='step_data', shape=[None], dtype='int64')
x = fluid.embedding(input=data, size=[dict_dim, emb_dim])
pre_hidden = fluid.data(
    name='pre_hidden', shape=[None, hidden_dim], dtype='float32')
pre_cell = fluid.data(
    name='pre_cell', shape=[None, hidden_dim], dtype='float32')
hidden = fluid.layers.lstm_unit(
    x_t=x,
    hidden_t_prev=pre_hidden,
    cell_t_prev=pre_cell)