rnn

paddle.fluid.layers.rnn(inputs, initial_states=None, sequence_length=None, time_major=False, is_reverse=False, **kwargs)[源代码]

rnn创建一个由RNNCell cell 指定的递归神经网络,该神经网络重复执行 cell.call() 直至达到 inputs 的最大长度。

参数:
  • cell (RNNCell) - RNNCell的实例。
  • inputs (Variable) - 单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构。当 time_major == False 时,tensor的形状应为 \([batch\_size, sequence\_length, ...]\);当 time_major == True 时,tensor的形状应为 \([sequence\_length, batch\_size, ...]\)。它表示要在RNN中展开的输入。
  • initial_states (Variable,可选) - 初始状态,单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构,表示RNN的初始状态。如果未提供,将使用 cell.get_initial_states 产生初始状态。默认值None。
  • sequence_length (Variable,可选) - 序列长度,形状为 \([batch\_size]\) 的tensor。它存储每个实例的实际长度,从而使用户能够在批处理的时候,提取最后一个有效状态,以确保正确性。如果未提供,则不区分填充和非填充输入。默认值None。
  • time_major (bool,可选) - 指示输入tensor和输出tensor中包含的tensor的数据组织。如果为False,则数据组织为batch为主,形状为 \([batch\_size,sequence\_length,...]\)。如果为True,则数据组织为time为主,形状为 \([sequence\_length,batch\_size,...]\)。默认值:False。
  • is_reverse (bool,可选) - 指示是否以输入序列的相反顺序进行计算。默认值:False。
  • kwargs - 其他关键字参数。参数传递给 cell.call

返回:一个元组 (final_outputs, final_states) ,包括 final_outputsfinal_states,均为单个tensor变量或tensor变量的嵌套结构。final_outputs 具有与 cell.call 返回的 outputs 相同的结构和数据类型,并且 final_outputs 中的每个tensor是将所有时间步的 outputs 中对应内容堆叠产生,因此其形状为 \([batch\_size,sequence\_length,...]\)time_major == False 时)或 \([sequence\_length,batch\_size,...]\)time_major == True 时)。final_states 是最后一步的状态,因此具有和 initial_states 相同的结构,形状和数据类型。

返回类型:tuple

示例代码

import paddle.fluid as fluid
inputs = fluid.data(name="inputs",
                    shape=[-1, 32, 128],
                    dtype="float32")
cell = fluid.layers.GRUCell(hidden_size=128)
outputs = fluid.layers.rnn(cell=cell, inputs=inputs)