[lstm_cell(size_layer)for _ in range(num_layer)]
时间: 2024-05-30 08:09:08 浏览: 4
这段代码是用来创建一个包含多个 LSTM 单元的列表,其中每个 LSTM 单元的输入和输出大小都为 size_layer。具体来说,它使用了 Python 的列表解析语法,创建了一个由 num_layer 个 LSTM 单元组成的列表。每个 LSTM 单元都是通过调用 tf.compat.v1.nn.rnn_cell.LSTMCell(size_layer) 创建的。这段代码通常用于构建多层 LSTM 神经网络模型。
相关问题
[lstm_cell(size_layer)for _ in range(num_layer)] 什么意思
这是一个创建 LSTM 网络的代码片段,其中:
- `size_layer` 表示每个 LSTM 层的神经元数量。
- `num_layer` 表示 LSTM 网络的层数。
具体来说,这段代码创建了一个由 `num_layer` 个 LSTM 层组成的网络,每个 LSTM 层的神经元数量为 `size_layer`。`lstm_cell()` 是一个常见的函数,用于创建 LSTM 单元(cell)。在这个代码片段中,它被用于创建 `num_layer` 个 LSTM 单元,然后将它们组成一个 LSTM 网络。
rnn_cells = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell( [lstm_cell(size_layer)for _ in range(num_layer)],state_is_tuple = False, ) 什么意思
这段代码使用 TensorFlow 中的 `MultiRNNCell` 函数创建多层 LSTM 细胞。其中,`num_layer` 表示 LSTM 层的数量,`size_layer` 表示每层 LSTM 的神经元个数。`lstm_cell` 是自定义的函数,用于创建单层 LSTM 细胞。`state_is_tuple` 参数表示是否使用元组(tuple)来存储 LSTM 的隐藏状态和细胞状态,这里设置为 `False` 表示使用张量(tensor)来存储。最终,`rnn_cells` 变量将会是一个包含多个 LSTM 层的 RNN 网络。
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