tf.keras.layers.LSTM和tf.keras.layers.ConvLSTM2D

tf.keras.layers.LSTM

函数原型：

tf.keras.layers.LSTM(
    units, activation='tanh', recurrent_activation='sigmoid', use_bias=True,
    kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal',
    bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None,
    recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None,
    dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0, implementation=2, return_sequences=False,
    return_state=False, go_backwards=False, stateful=False, time_major=False,
    unroll=False, **kwargs
)

参数：

• units: 正整数，输出空间的维度。
• activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。 如果传入 None，则不使用激活函数 (即 线性激活：a(x) = x)。
• recurrent_activation: 用于循环时间步的激活函数 (详见 activations)。 默认：分段线性近似 sigmoid (hard_sigmoid)。 如果传入 None，则不使用激活函数 (即 线性激活：a(x) = x)。
• use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
• kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器， 用于输入的线性转换 (详见 initializers)。
• recurrent_initializer: recurrent_kernel 权值矩阵 的初始化器，用于循环层状态的线性转换 (详见 initializers)。
• bias_initializer:偏置向量的初始化器 (详见initializers).
• unit_forget_bias: 布尔值。 如果为 True，初始化时，将忘记门的偏置加 1。 将其设置为 True 同时还会强制 - bias_initializer=“zeros”。 这个建议来自 Jozefowicz et al.。
• kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
• recurrent_regularizer: 运用到 recurrent_kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
• bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
• activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
• kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
• recurrent_constraint: 运用到 recurrent_kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
• bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。
• dropout: 在 0 和 1 之间的浮点数。 单元的丢弃比例，用于输入的线性转换。
• recurrent_dropout: 在 0 和 1 之间的浮点数。 单元的丢弃比例，用于循环层状态的线性转换。
• implementation: 实现模式，1 或 2。 模式 1 将把它的操作结构化为更多的小的点积和加法操作， 而模式 2 将把它们分批到更少，更大的操作中。 这些模式在不同的硬件和不同的应用中具有不同的性能配置文件。
• return_sequences: 布尔值。是返回输出序列中的最后一个输出，还是全部序列。
• return_state: 布尔值。除了输出之外是否返回最后一个状态。
• go_backwards: 布尔值 (默认 False)。 如果为 True，则向后处理输入序列并返回相反的序列。
• stateful: 布尔值 (默认 False)。 如果为 True，则批次中索引 i 处的每个样品的最后状态 将用作下一批次中索引 i 样品的初始状态。
• unroll: 布尔值 (默认 False)。 如果为 True，则网络将展开，否则将使用符号循环。 展开可以加速 RNN，但它往往会占用更多的内存。 展开只适用于短序列。

tf.keras.layers.ConvLSTM2D

卷积 LSTM。它类似于 LSTM 层，但输入变换和循环变换都是卷积的。
函数原型：

tf.keras.layers.ConvLSTM2D(
    filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None,
    dilation_rate=(1, 1), activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid',
    use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',
    recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros',
    unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None,
    bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None,
    recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, return_sequences=False,
    return_state=False, go_backwards=False, stateful=False, dropout=0.0,
    recurrent_dropout=0.0, **kwargs
)

参数：

• filters: 整数，输出空间的维度 （即卷积中滤波器的输出数量）。
• kernel_size: 一个整数，或者 n 个整数表示的元组或列表， 指明卷积窗口的维度。
• strides: 一个整数，或者 n 个整数表示的元组或列表， 指明卷积的步长。 指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate 值 != 1 两者不兼容。
• padding: “valid” 或 “same” 之一 (大小写敏感)。
• data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一。 输入中维度的顺序。 channels_last 对应输入尺寸为 (batch, time, …, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, time, channels, …)。 它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中 找到的 image_data_format 值。 如果你从未设置它，将使用 “channels_last”。
• dilation_rate: 一个整数，或 n 个整数的元组/列表，指定用于膨胀卷积的膨胀率。 目前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与指定 stride 值 != 1 两者不兼容。
• activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。 如果传入 None，则不使用激活函数 (即 线性激活：a(x) = x)。
• recurrent_activation: 用于循环时间步的激活函数 (详见 activations)。
• use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
• kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器， 用于输入的线性转换 (详见 initializers)。
• recurrent_initializer: recurrent_kernel 权值矩阵 的初始化器，用于循环层状态的线性转换 (详见 initializers)。
• bias_initializer:偏置向量的初始化器 (详见initializers).
• unit_forget_bias: 布尔值。 如果为 True，初始化时，将忘记门的偏置加 1。 将其设置为 True 同时还会强制 bias_initializer=“zeros”。 这个建议来自 Jozefowicz et al.。
• kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
• recurrent_regularizer: 运用到 recurrent_kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
• bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
• activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
• kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
• recurrent_constraint: 运用到 recurrent_kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
• bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。
• return_sequences: 布尔值。是返回输出序列中的最后一个输出，还是全部序列。
• go_backwards: 布尔值 (默认 False)。 如果为 True，则向后处理输入序列并返回相反的序列。
• stateful: 布尔值 (默认 False)。 如果为 True，则批次中索引 i 处的每个样品的最后状态 将用作下一批次中索引 i 样品的初始状态。
• dropout: 在 0 和 1 之间的浮点数。 单元的丢弃比例，用于输入的线性转换。
• recurrent_dropout: 在 0 和 1 之间的浮点数。 单元的丢弃比例，用于循环层状态的线性转换。

输入尺寸

• 如果 data_format=‘channels_first’， 输入 5D 张量，尺寸为： (samples,time, channels, rows, cols)。

• 如果 data_format=‘channels_last’， 输入 5D 张量，尺寸为： (samples,time, rows, cols, channels)。
  输出尺寸

• 如果 return_sequences，

• • 如果 data_format=‘channels_first’，返回 5D 张量，尺寸为：(samples, time, filters, output_row, output_col)。
• • 如果 data_format=‘channels_last’，返回 5D 张量，尺寸为：(samples, time, output_row, output_col, filters)。

• 否则，

• • 如果 data_format =‘channels_first’，返回 4D 张量，尺寸为：(samples, filters, output_row, output_col)。
• • 如果 data_format=‘channels_last’，返回 4D 张量，尺寸为：(samples, output_row, output_col, filters)。
    o_row 和 o_col 取决于 filter 和 padding 的尺寸。