自定义 Tensorflow 模型中堆叠 LSTM 的动态数量

Question

我正在尝试在扩展 tf.keras.Model 类的张量流中实现自定义模型。

我需要一种方法将 n 个堆叠的 LSTM 层添加到模型中。

例如，假设以下实现

class CustomizedLSTM(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_hidden_layers, vocab_size):
        super(CustomizedLSTM, self).__init__()
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size,300)
        self.first_lstm = tf.keras.layers.LSTM(256, activation="relu")
        self.first_dense = tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu")
        self.classification_layer = tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")

    def call(self, inputs):
        x = self.embedding(inputs)
        x = self.first_lstm(x)
        x = self.first_dense(x)
        return self.classification_layer(x)

我想添加自定义隐藏 LSTM 层数量的可能性。 换句话说，我想创建一个具有 num_hidden_layers 堆叠 LSTM 的模型。

可能吗？你能帮我吗？

Answer 1

class CustomizedLSTM(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_hidden_layers, dim_per_hidden, vocab_size):
        self.lstms = []
        super(CustomizedLSTM, self).__init__()
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size,300)
        '''
        To stack multiple LSTMs, it is mandatory for all the lower LSTMs to have 
        return_sequence=True, as they will be fed as input to the next LSTM.
        '''
        for i in range(num_hidden_layers):
            self.lstms.append(tf.keras.layers.LSTM(dim_per_hidden[i], activation="relu", return_sequences=True))
        '''
        The last lstm with return_sequences=False, you can change it according to 
        your needs.
        '''
        self.lstms.append(tf.keras.layers.LSTM(dim_per_hidden[i], activation="relu", return_sequences=False))
        self.first_dense = tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu")
        self.classification_layer = tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")

    def call(self, inputs):
        x = self.embedding(inputs)
        for layer in self.lstms:
            x = layer(x)
        x = self.first_dense(x)
        return self.classification_layer(x)

我添加了另一个您可以考虑的参数 - “dim_per_hidden”： 该参数是一个数字列表，用来决定数量 每个 lstm 层的神经元数量

Answer 2

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