tf.contrib.rnn.BasicLSTMCは単一のLSTMユニットまたはLSTMレイヤーですか？

Question

テンソルフローではBasicLSTMCellと呼ばれる1stmの実装があり、これはtf.contrib.rnn.BasicLSTMCellにあります。また、LSTMセルのユニット数を意味するパラメータnum_unitsを持っています。しかし、私はそれが何を意味するのか分からない。

私はこのようなLSTMセル定義する場合：

lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(512). 

どのように見えるlstm_cellありませんか？これはlstmノードまたは512ノードのlstmレイヤーです。これについて教えてもらえますか？

Answer 1

これは512単位のLSTM層です。

BasicLSTMCellは、抽象クラスRNNCellを実装しています。ドキュメントから：

RNNセルを表す抽象オブジェクト。

すべてのRNNCellは、以下のプロパティを持っていて、(output, next_state) = call(input, state)の署名でcallを実装している必要があります。

[...]

このセルの定義は、文献で使用されている定義とは異なります。文献では、「セル」は単一のスカラ出力を持つオブジェクトを指します。 この定義は、そのようなユニットの水平配列を指します。

逆伝搬トラフの時間のための展開とともにLSTM層を作成するための一般的な方法は、次のいずれかです。

lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(512) 
outputs, final_state = tf.nn.static_rnn(cell=lstm_cell, 
          dtype=tf.float32, 
          inputs=some_input_sequence) 

：

• some_input_sequenceがnum_stepsテンソルのリストですサイズの合計[batch_size, input_size]
• outputsは、それぞれの後のレイヤの出力を含みますsome_input_sequenceの要素。したがって、それは再び[batch_size, 512]のnum _steps要素のリストです（ここで512はセルの単位数です）。
• は、シーケンス全体が処理された後の状態を含みます。特に、LSTMの場合は、cとhの2つの要素（LSTMの2つの状態）を持つ名前付きタプルです。