Keras中LSTM使用过程中的几个易混点

现在dl学习的过程已经越来越简单的了，尽管很多时候真的只是调用API即可，但遇到需要定制的需求，这时候就需要清晰理解各个注意点，这里记录下LSTM API使用中的几处笔记。

1、LSTMCell类和LSTM类的区别

解答：LSTMCell类是对LSTM单个计算单元的完整封装，里面包含了各个计算步骤的详细过程，在LSTM层中用作实际计算单元。而LSTM类是抽象类RNN的子类，通过实例化LSTMCell来完成LSTM的计算。简单来说，LSTMCell类是LSTM的“心”，而LSTM类是LSTM的“壳”（比喻不一定恰当）。

 

2、LSTM中的return_sequences和return_state的区别？

解答：return_sequence返回每个时间步上的隐状态（hidden state），return_state返回最后一个时间步上的隐状态和细胞状态（hidden state和cell state）。

y = LSTM(units=self.rnn_units)(x) 
Tensor("lstm_1/TensorArrayReadV3:0", shape=(?, 128), dtype=float32)

y = LSTM(units=self.rnn_units, return_sequences=True)(x) 
Tensor("lstm_2/transpose_2:0", shape=(?, ?, 128), dtype=float32) 

y = LSTM(units=self.rnn_units, return_state=True)(x) 
[, , ] 

y = LSTM(units=self.rnn_units, return_sequences=True, return_state=True)(x) 
[, , ]

 

3、LSTM中activation和recurrent_activation的区别？

解答：recurrent_activation是针对三个门机制（遗忘门、输入门、输出门）的激活函数，而activation是针对输入信息（默认tanh）和当前隐状态输出（默认tanh）的激活函数。

 

4、LSTMCell类和LSTM类分别如何使用？

RNN(LSTMCell(32))

LSTM(32)

这2者等价

 

5、LSTM(32)调用关系的简单分析

解答：

step1：实例化LSTMCell()和调用执行。

step2：根据各个参数确定output_shape大小（比如return_state）

step3：调用tf（假定后端使用tf）后端K.rnn()

step4：后端tf中调用control_flow_ops.while_loop（位于control_flow_ops.py文件中）

下面最后一个调用关系比较复杂，暂还没看懂。

 

6、keras使用过程中，activation等参数接受字符串值，keras是如何实现真正调用到相应激活函数的？

解答：在activations.py中调用globals()函数，获取到当前py模块中全局变量映射，其中各个激活函数的名字和激活函数本身存在kv的映射关系。直接get激活函数名称字符串就能得到激活函数本身。这其实是一种“反射”机制。

 

-- 未完待续 --