RNNCell

class paddle.fluid.layers.RNNCell ( name=None ) [源代码]

RNNCell是抽象的基类，代表将输入和状态映射到输出和新状态的计算，主要用于RNN。

call ( inputs, states, \*kwargs* )

每个cell都必须实现此接口，将（输入和状态）映射到（输出和新状态）。为了更灵活，输入和状态都可以是单个tensor变量或嵌套结构的tensor变量（列表 | 元组 | 命名元组 | 字典）。

参数：

  • inputs - 输入，为单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构。

  • states - 状态，单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构。

  • kwargs - 附加的关键字参数，由调用者提供。

返回：包含输出和新状态的二元组 (outputs，new_states) 。输出和新状态都可以是嵌套的tensor变量。新状态必须具有与状态相同的结构。

返回类型：tuple

get_initial_states ( batch_ref, shape=None, dtype=None, init_value=0, batch_dim_idx=0 )

该接口根据提供的形状，数据类型和初始值来初始化状态。

参数：

  • batch_ref - 单个tensor变量或tensor组成的嵌套结构。 tensor的第一维将用作初始化状态的batch大小。

  • shape - 单个形状或形状组成的嵌套结构，单个形状是整数的列表或元组。 如果形状的第一维不是batch大小，则自动插入-1作为batch大小。 如果该项为None，将使用属性 state_shape。默认值为None。

  • dtype - 单个数据类型或由数据类型组成的嵌套结构。该结构必须与shape的结构相同，例外是当状态中的所有tensor都具有相同的数据类型，这时可以使用单个数据类型。 如果是None并且属性 cell.state_shape 不可用，则float32将用作数据类型。 默认值为None。

  • init_value - 用于初始化状态的浮点值。

  • batch_dim_idx - 用于指示 batch_ref 中batch所在维度的int值，默认值为0。

返回：和shape具有相同结构的tensor变量，代表初始状态。

返回类型：Variable

state_shape ( )

抽象方法（属性），该接口用于初始化cell的状态。 单个形状或由形状组成的嵌套结构，单个形状可以是整数的列表或元组(如果形状的第一维不是batch大小，则自动插入-1作为batch大小)。 当没有使用 get_initial_states 初始化状态或 get_initial_states 没有提供 shape 参数的时候，不用实现该方法。

state_dtype ( )

抽象方法（属性），该接口用于初始化cell的状态。 单个数据类型或由数据类型组成的嵌套结构，该结构必须与 shape 的结构相同，例外是当状态中的所有tensor都具有相同的数据类型，这时可以使用单个数据类型。 当没有使用 get_initial_states 初始化状态或 get_initial_states 没有提供 dtype 参数的时候，不用实现该方法。