解释和行代码lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size)
时间: 2023-06-20 10:04:47 浏览: 61
这段代码是在 TensorFlow 中创建一个基本的 LSTM 单元,其输入为 `lstm_size`。LSTM(Long Short-Term Memory)是一种循环神经网络,它能够处理序列数据并具有记忆功能,适用于处理时间序列数据、自然语言处理等任务。
在 TensorFlow 中,`tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell` 是一个已经实现好的基本 LSTM 单元,它包含了 LSTM 中的计算逻辑,可以被用于构建多层 LSTM 网络。这里的 `lstm_size` 表示 LSTM 单元的隐藏状态的维度,即 LSTM 单元内部的记忆向量的长度。
如果你想在 TensorFlow 中使用 LSTM 网络,可以使用类似下面的代码:
```python
import tensorflow as tf
# 定义 LSTM 单元的隐藏状态的维度
lstm_size = 64
# 创建 LSTM 单元
lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size)
# 构建 LSTM 网络(可选)
# lstm_layers = [tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size) for _ in range(num_layers)]
# multi_layer_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(lstm_layers)
# outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(multi_layer_cell, inputs, initial_state=initial_state)
```
这里还包含了构建 LSTM 网络的部分,你可以根据自己的需求进行调整和修改。