mindspore.nn.LSTMCell
- class mindspore.nn.LSTMCell(input_size: int, hidden_size: int, has_bias: bool = True, dtype=mstype.float32)[源代码]
长短期记忆网络单元(LSTMCell)。
公式如下:
其中
是sigmoid函数, 是乘积。 是公式中输出和输入之间的可学习权重。例如, 是表示从输入 转换为 的权重和偏置。详见论文 LONG SHORT-TERM MEMORY 和 Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network Architectures for Large Scale Acoustic Modeling 。nn层封装的LSTMCell可以简化为如下公式:
- 参数:
input_size (int) - 输入的大小。
hidden_size (int) - 隐藏状态大小。
has_bias (bool) - cell是否有偏置 b_ih 和 b_hh 。默认值:
True
。dtype (
mindspore.dtype
) - Parameters的dtype。默认值:mstype.float32
。
- 输入:
x (Tensor) - shape为
的Tensor。hx (tuple) - 两个Tensor(h_0,c_0)的元组,其数据类型为mindspore.float32,shape为
。
- 输出:
hx' (Tensor) - 两个Tensor(h', c')的元组,其shape为
。
- 异常:
TypeError - input_size, hidden_size 不是整数。
TypeError - has_bias 不是bool。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> import mindspore as ms >>> import numpy as np >>> net = ms.nn.LSTMCell(10, 16) >>> x = ms.Tensor(np.ones([5, 3, 10]).astype(np.float32)) >>> h = ms.Tensor(np.ones([3, 16]).astype(np.float32)) >>> c = ms.Tensor(np.ones([3, 16]).astype(np.float32)) >>> output = [] >>> for i in range(5): ... hx = net(x[i], (h, c)) ... output.append(hx) >>> print(output[0][0].shape) (3, 16)