比较与tf.keras.layers.LSTM的差异

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tf.keras.layers.LSTM

class tf.keras.layers.LSTM(
    units, activation='tanh', recurrent_activation='sigmoid',
    use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',
    recurrent_initializer='orthogonal',
    bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True,
    kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None,
    bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0,
    return_sequences=False, return_state=False, go_backwards=False, stateful=False,
    time_major=False, unroll=False, **kwargs)(inputs, mask, training, initial_state) -> Tensor

更多内容详见tf.keras.layers.LSTM

mindspore.nn.LSTM

class mindspore.nn.LSTM(
    input_size,
    hidden_size,
    num_layers=1,
    has_bias=True,
    batch_first=False,
    dropout=0,
    bidirectional=False)(x, hx, seq_length) -> Tensor

更多内容详见mindspore.nn.LSTM

差异对比

TensorFlow:当设定好参数return_sequences和return_state时,可以根据输入序列计算输出序列和最终状态。

MindSpore:MindSpore可以根据输入序列和给定的初始状态计算输出序列和最终状态,并且可以实现多层和双向的LSTM网络。但不可以像TensorFlow一样指定计算过程中的一些函数(如激活函数,正则化函数,约束函数等),并且TensorFlow的该API只可以实现单向一层的LSTM网络,因此会导致俩API最后的状态张量形状不同。

分类

子类

TensorFlow

MindSpore

差异

参数

参数1

units

hidden_size

功能一致,参数名不同

参数2

activation

-

指定要使用的激活函数,默认值:tanh。MindSpore无此参数,但在计算过程中默认使用同样的激活函数

参数3

recurrent_activation

-

指定递归步骤中使用的激活函数,默认值:sigmoid。MindSpore无此参数,但在计算过程中默认使用同样的激活函数

参数4

use_bias

has_bias

功能一致,参数名不同

参数5

kernel_initializer

-

初始化kernel的权重矩阵,用于输入的线性变换。默认值:glorot_uniform。MindSpore无此参数

参数6

recurrent_initializer

-

初始化recurrent_kernel的权重矩阵,用于递归状态的线性变换。默认值:orthogonal。MindSpore无此参数

参数7

bias_initializer

-

初始化偏置向量,默认值:zeros。MindSpore无此参数

参数8

unit_forget_bias

-

选择是否在初始化时将遗忘门的偏置加1,默认值:True。MindSpore无此参数

参数9

kernel_regularizer

-

应用于kernel权重矩阵的正则化函数,默认值:None。MindSpore无此参数

参数10

recurrent_regularizer

-

应用于recurrent_kernel权重矩阵的正则化函数,默认值:None。MindSpore无此参数

参数11

bias_regularizer

-

应用于偏置向量的正则化函数,默认值:None。MindSpore无此参数

参数12

activity_regularizer

-

应用于激活后的层输出的正则化函数,默认值:None。MindSpore无此参数

参数13

kernel_constraint

-

应用于kernel权重矩阵的约束函数,默认值:None。MindSpore无此参数

参数14

recurrent_constraint

-

应用于recurrent_kernel权重矩阵的约束函数,默认值:None。MindSpore无此参数

参数15

bias_constraint

-

应用于偏置向量的约束函数,默认值:None。MindSpore无此参数

参数16

dropout

dropout

-

参数17

recurrent_dropout

-

递变状态下使用的丢弃概率,MindSpore使用dropout

参数18

return_sequences

-

是否返回在输出序列或完整序列中的最后一次输出,默认值:False。MindSpore无此参数,但默认为True

参数19

return_state

-

是否返回最后的状态,默认值:False。MindSpore无此参数,但默认为True

参数20

go_backwards

-

是否反向处理输入序列并返回反向序列,默认值:False。MindSpore无此参数

参数21

stateful

-

是否将批次中索引i处每个样本的最后状态用作下一批次中索引i处样本的初始状态,默认值:False。MindSpore无此参数

参数22

time_major

-

选择输入和输出张量的形状格式。如果为True,输入和输出将为[timesteps, batch, feature],而在False的情况下,将为[batch, timesteps, feature]。默认值:False。MindSpore无此参数,但默认两种形状均可以

参数23

unroll

-

如果为True,网络将被展开,否则将使用符号循环,默认值:False。MindSpore无此参数

参数24

**kwargs

-

不涉及

参数25

-

input_size

自动判断输入大小,TensorFlow无此参数

参数26

-

num_layers

设置网络层数,默认值:1。TensorFlow无此参数

参数27

-

batch_first

默认输入的第一个维度为batch_size,TensorFlow无此参数

参数28

-

bidirectional

功能为设置双向LSTM,TensorFlow无此参数

输入

输入1

inputs

x

功能一致,参数名不同

输入2

mask

-

形状为[batch, timesteps]的二进制张量,指示是否应屏蔽给定的时间步长(可选,默认为None)。单个True条目指示应该利用相应的时间步长,而False条目指示应该忽略相应的时间步长。MindSpore无此参数

输入3

training

-

Python布尔值,指示layer应在训练模式还是推理模式下运行。调用cell时,该参数被传递给单元格。这仅在使用dropout或recurrent_dropout时才有意义(可选,默认为None)。MindSpore无此参数

输入4

initial_state

hx

要传递给cell第一次调用的初始状态张量列表(可选,默认为None,这将导致创建零填充的初始状态张量)。MindSpore中作用是给定初始状态张量

输入5

-

seq_length

指定输入batch的序列长度,TensorFlow无此参数

代码示例

TensorFlow的该API一般默认初始状态张量为零填充张量,因此我们可以将MindSpore的输入状态张量设置为零张量。另外TensorFlow的该API只可以实现一层单向的LSTM网络,并且输出状态的形状为[batch_size, hidden_size],而MindSpore的输出状态的形状为[num_directions * num_layers, batch_size, hidden_size],因此,我们可以将MindSpore该API的参数bidirectional取默认值False,使得num_directions为1,将参数num_layers也取默认值1,使得MindSpore输出状态张量形状的第一维为1,然后再搭配mindspore.ops.Squeeze去掉第一维,就可以得到和TensorFlow的API相同的结果,并且实现相同的功能。

# TensorFlow
import tensorflow as tf
import numpy as np

inputs = np.ones([3, 5, 10])
lstm = tf.keras.layers.LSTM(16, return_sequences=True, return_state=True)
whole_seq_output, final_memory_state, final_carry_state = lstm(inputs)
print(whole_seq_output.shape)
# (3, 5, 16)
print(final_memory_state.shape)
# (3, 16)
print(final_carry_state.shape)
# (3, 16)

# MindSpore
import mindspore
from mindspore import Tensor
import numpy as np

net = mindspore.nn.LSTM(10, 16, 1, has_bias=True, batch_first=True, bidirectional=False)
x = Tensor(np.ones([3, 5, 10]).astype(np.float32))
h0 = Tensor(np.zeros([1 * 1, 3, 16]).astype(np.float32))
c0 = Tensor(np.zeros([1 * 1, 3, 16]).astype(np.float32))
output, (hn, cn) = net(x, (h0, c0))
print(output.shape)
# (3, 5, 16)
squeeze = mindspore.ops.Squeeze(0)
hn_ = squeeze(hn)
print(hn_.shape)
# (3, 16)
cn_ = squeeze(cn)
print(cn_.shape)
# (3, 16)