【Tensorflow+Keras】tf.keras.layers.LSTM的解析与使用

逃离我推掉我的手 2023-01-07 10:04 433阅读 0赞

# 1 作用原理 #

实现LSTM网络  
原理介绍：[长短期记忆模型（Long-Short Term Memory，LSTM）][Long-Short Term Memory_LSTM]

# 2 参数 #

> tf.keras.layers.LSTM(  
> units,  
> activation=“tanh”,  
> recurrent\_activation=“sigmoid”,\#用于重复步骤的激活功能  
> use\_bias=True,\#，是否图层使用偏置向量  
> kernel\_initializer=“glorot\_uniform”,\#kernel权重矩阵的 初始化程序，用于输入的线性转换  
> recurrent\_initializer=“orthogonal”,\#权重矩阵的 初始化程序，用于递归状态的线性转换  
> bias\_initializer=“zeros”,\#偏差向量的初始化程序  
> unit\_forget\_bias=True,\#则在初始化时将1加到遗忘门的偏置上  
> kernel\_regularizer=None,＃正则化函数应用于kernel权重矩阵  
> recurrent\_regularizer=None,＃正则化函数应用于 权重矩阵  
> bias\_regularizer=None,＃正则化函数应用于偏差向量  
> activity\_regularizer=None,＃正则化函数应用于图层的输出（其“激活”）  
> kernel\_constraint=None,＃约束函数应用于kernel权重矩阵  
> recurrent\_constraint=None,＃约束函数应用于 权重矩阵  
> bias\_constraint=None,＃约束函数应用于偏差向量  
> dropout=0.0,＃要进行线性转换的输入单位的分数  
> recurrent\_dropout=0.0,＃为递归状态的线性转换而下降的单位小数  
> return\_sequences=False,＃是否返回最后一个输出。在输出序列或完整序列中  
> return\_state=False,＃除输出外，是否返回最后一个状态  
> go\_backwards=False,＃如果为True，则向后处理输入序列并返回反向的序列  
> stateful=False,＃如果为True，则批次中索引i的每个样本的最后状态将用作下一个批次中索引i的样本的初始状态。  
> time\_major=False,  
> unroll=False,＃如果为True，则将展开网络，否则将使用符号循环。展开可以加快RNN的速度，尽管它通常会占用更多的内存。展开仅适用于短序列。  
> )

一般情况下只使用三个参数

*  units 输出空间的维度
 *  input\_shape (timestep, input\_dim),timestep可以设置为None,由输入决定,input\_dime根据具体情况
 *  activation 激活函数,默认tanh

# 3 举例使用 #

inputs = tf.random.normal([32, 10, 8])
    lstm = tf.keras.layers.LSTM(4)
    output = lstm(inputs)
    print(output.shape)
    #(32, 4)
    lstm = tf.keras.layers.LSTM(4, return_sequences=True, return_state=True)
    whole_seq_output, final_memory_state, final_carry_state = lstm(inputs)
    print(whole_seq_output.shape)
    #(32, 10, 4)
    print(final_memory_state.shape)
    #(32, 4)
    print(final_carry_state.shape)
    #(32, 4)

[Long-Short Term Memory_LSTM]: https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/107485607