BiRNN

class paddle.nn. BiRNN ( cell_fw, cell_bw, time_major=False ) [源代码]

双向循环神经网络

该 OP 是双向循环神经网络（BiRNN）的封装，将输入的前向 cell 和后向 cell 封装为一个双向循环神经网络。该网络单独执行前向和后向 cell 的计算并将输出拼接。

参数

  • cell_fw (RNNCellBase) - 前向 cell。RNNCellBase 类的一个实例。

  • cell_bw (RNNCellBase) - 后向 cell。RNNCellBase 类的一个实例。

  • time_major (bool，可选) - 指定 input 的第一个维度是否是 time steps。默认为 False。

输入

  • inputs (Tensor) - 输入。如果 time_major 为 False，则 Tensor 的形状为[batch_size,time_steps,input_size]，如果 time_major 为 True，则 Tensor 的形状为[time_steps,batch_size,input_size]，input_size 为 cell 的 input_size。

  • initial_states (list|tuple，可选) - 输入前向和后向 cell 的初始状态，如果没有给出则会调用 cell.get_initial_states 生成初始状态。默认为 None。

  • sequence_length (Tensor，可选) - 指定输入序列的长度，形状为[batch_size]，数据类型为 int64 或 int32。在输入序列中所有 time step 不小于 sequence_length 的元素都会被当作填充元素处理（状态不再更新）。

输出

  • outputs (Tensor) - 输出，由前向和后向 cell 的输出拼接得到。如果 time_major 为 False，则 Tensor 的形状为[batch_size,time_steps,cell_fw.hidden_size + cell_bw.hidden_size]，如果 time_major 为 True，则 Tensor 的形状为[time_steps,batch_size,cell_fw.hidden_size + cell_bw.hidden_size]。

  • final_states (tuple) - 前向和后向 cell 的最终状态。

注解

该类是一个封装 rnn cell 的低级 api，用户在使用 forward 函数时须确保 initial_states 满足 cell 的要求。

代码示例

import paddle

cell_fw = paddle.nn.LSTMCell(16, 32)
cell_bw = paddle.nn.LSTMCell(16, 32)
rnn = paddle.nn.BiRNN(cell_fw, cell_bw)

inputs = paddle.rand((2, 23, 16))
outputs, final_states = rnn(inputs)

print(outputs.shape)
print(final_states[0][0].shape,len(final_states),len(final_states[0]))

#[4,23,64]
#[2,32] 2 2