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如何为Tensorflow LSTM类编写自定义调用函数?

为Tensorflow LSTM类编写自定义调用函数可以通过继承tf.keras.layers.Layer类来实现。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import tensorflow as tf

class CustomLSTM(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units):
        super(CustomLSTM, self).__init__()
        self.units = units

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units),
                                      initializer='glorot_uniform',
                                      name='kernel')
        self.recurrent_kernel = self.add_weight(shape=(self.units, self.units),
                                                initializer='orthogonal',
                                                name='recurrent_kernel')
        self.bias = self.add_weight(shape=(self.units,),
                                    initializer='zeros',
                                    name='bias')

    def call(self, inputs, states):
        prev_output = states[0]
        h = tf.matmul(inputs, self.kernel)
        output = h + tf.matmul(prev_output, self.recurrent_kernel) + self.bias
        output = tf.nn.tanh(output)
        return output, [output]

# 使用自定义的LSTM层
lstm = CustomLSTM(units=64)
inputs = tf.keras.Input(shape=(10, 32))
x = tf.keras.layers.RNN(lstm)(inputs)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=x)

在这个示例中,我们定义了一个名为CustomLSTM的自定义LSTM层,继承自tf.keras.layers.Layer类。在build方法中,我们定义了LSTM层的权重变量,包括输入到隐藏层的权重kernel、隐藏层到隐藏层的权重recurrent_kernel和偏置bias。在call方法中,我们实现了LSTM层的前向传播逻辑,根据输入和前一时刻的输出计算当前时刻的输出,并返回当前时刻的输出和状态。

使用自定义的LSTM层时,我们可以像使用内置的LSTM层一样将其作为RNN层的参数传入。在上述示例中,我们定义了一个输入形状为(10, 32)的输入层,然后将其传入RNN层,并指定RNN层的cell为自定义的LSTM层。最后,我们构建了一个模型,输入为inputs,输出为x。

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