.. _cn_api_fluid_layers_DynamicRNN:

DynamicRNN
===================


.. py:class:: paddle.fluid.layers.DynamicRNN(name=None)




**注意：该类型的输入仅支持LoDTensor，如果您需要处理的输入数据是Tensor类型，
请使用StaticRNN（ fluid.layers.** :ref:`cn_api_fluid_layers_StaticRNN` **)。**

DynamicRNN可以处理一批序列数据，其中每个样本序列的长度可以不同，每个序列的长度信息记录在LoD里面。
DynamicRNN会按照时间步 (time step) 将输入序列展开，用户可以在 :code:`block` 中定义每个时间步要进行的运算。
由于每个输入样本的序列长度不相同，RNN执行的step数由最长的序列决定。
DynamicRNN的实现采用非padding的方式，每个时间步都会对输入数据进行收缩处理，移除已经处理完的序列的信息。
因此，随着时间步的增加，每个时间步处理的样本数（batch size）会逐渐减少。

.. warning::
  目前不支持在DynamicRNN的 :code:`block` 中任何层上配置 :code:`is_sparse = True` 。

参数：
    - **name** (str，可选) - 具体用法参见 :ref:`api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。

成员函数列表：
    - :ref:`cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_step_input` ，设置输入变量
    - :ref:`cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_static_input` ，设置静态输入变量
    - :ref:`cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_block` ，定义每个时间步执行的运算
    - :ref:`cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_memory` ，创建用于在时间步之间传递信息的变量
    - :ref:`cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_update_memory` ，更新需要传递的时间步信息
    - :ref:`cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_output` ，设置时间步的输出变量
    - :ref:`cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_call` ，获取RNN的输出序列


.. _cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_step_input:

成员函数 step_input
---------------------------------

.. py:method:: step_input(x, level=0)

将序列x设置为DynamicRNN输入。输入序列中最长的序列长度，将决定了RNN运算的长度。
必须至少为DynamicRNN设置一个输入，也可以设置多个输入。
如果多个输入x的 :code:`x.lod_level` 都为1，则要求多个输入LoDTensor携带完全相同的LoD信息。
当输入x的 :code:`x.lod_level >= 2` 时，输入序列将按指定level进行展开，每个时间步携带 :code:`x.lod_level - level - 1` 层LoD信息，
此时要求多个输入序列的LoD在指定level上的信息完全一样。

- 示例1

.. code-block:: text

    # 输入，其中Si代表维度为[1, N]的数据
    level = 0
    x.lod = [[2, 1, 3]]
    x.shape = [6, N]
    x.data = [[S0],
              [S0],
              [S1],
              [S2],
              [S2],
              [S2]]

    # 输出
    # step 0，持有3个序列的time step数据
    out.lod = [[]]
    out.shape = [3, N]
    out.data = [[S2],
                [S0],
                [S1]]

    # step 1，持有2个序列的time step数据
    out.lod = [[]]
    out.shape = [2, N]
    out.data = [[S2],
                [S0]]

    # step 2，持有1个序列的time step数据
    out.lod = [[]]
    out.shape = [1, N]
    out.data = [[S2]]


参数：
    - **x** (Variable) - 输入序列LoDTensor，代表由长度不同的多个序列组成的minibatch，要求 :code:`x.lod_level >= 1`。输入x第一个维度的值等于minibatch内所有序列的长度之和。RNN有多个输入序列时，多个输入LoDTensor的第一个维度必须相同，其它维度可以不同。支持的数据类型有：bool，float16，float32，float64，int8，int16，int32，int64，uint8。
    - **level** (int，可选) - 用于拆分输入序列的LoD层级，取值范围是 :math:`[0, x.lod\_level)`，默认值是0。

返回： 输入序列每个时间步的数据。执行第 :code:`step_idx` 个时间步时，若输入 :code:`x` 中有 :code:`num_sequences` 个长度不小于 :code:`step_idx` 的序列，则这个时间步返回值中只包含了这 :code:`num_sequences` 个序列第 :code:`step_idx` 时间步的数据。数据类型和输入一致。如果 :code:`x.lod_level == 1` ，返回值的维度是 :math:`\{num\_sequences, x.shape[1], ...\}`。否则，返回值也是一个变长的LoDTensor。

返回类型：Variable

抛出异常：
    - :code:`ValueError` ：当 :code:`step_input()` 接口在RNN :code:`block()` 接口外面被调用时。
    - :code:`TypeError`：当输入x类型不是Variable时。


**代码示例**

..  code-block:: python

      import paddle.fluid as fluid

      sentence = fluid.data(name='sentence', shape=[None, 1], dtype='int64', lod_level=1)
      embedding = fluid.layers.embedding(input=sentence, size=[65536, 32], is_sparse=True)

      drnn = fluid.layers.DynamicRNN()
      with drnn.block():
          # 将embedding标记为RNN的输入，每个时间步取句子中的一个字进行处理
          word = drnn.step_input(embedding)
          # 将memory初始化为一个值为0的常量Tensor，shape=[batch_size, 200]，其中batch_size由输入embedding决定
          memory = drnn.memory(shape=[200])
          hidden = fluid.layers.fc(input=[word, memory], size=200, act='relu')
          # 用hidden更新memory
          drnn.update_memory(ex_mem=memory, new_mem=hidden)
          # 将hidden标记为RNN的输出
          drnn.output(hidden)

      # 获得RNN的计算结果
      rnn_output = drnn()


.. _cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_static_input:

成员函数 static_input
---------------------------------

.. py:method:: static_input(x)

将变量设置为RNN的静态输入。

- 示例1，静态输入携带LoD信息

.. code-block:: text

    # RNN的输入见step_input中的示例
    # 静态输入，其中Si代表维度为[1, M]的数据
    x.lod = [[3, 1, 2]]
    x.shape = [6, M]
    x.data = [[S0],
              [S0],
              [S0],
              [S1],
              [S2],
              [S2]]

    # step 0，持有3个序列对应的数据
    out.lod = [[2, 3, 1]]
    out.shape = [6, M]
    out.data = [[S2],
                [S2],
                [S0],
                [S0],
                [S0],
                [S1]]

    # step 1，持有2个序列对应的数据
    out.lod = [[2, 3]]
    out.shape = [5, M]
    out.data = [[S2],
                [S2],
                [S0],
                [S0],
                [S0]]

    # step 2，持有1个序列对应的数据
    out.lod = [[2]]
    out.shape = [2, M]
    out.data = [[S2],
                [S2]]


- 示例2，静态输入不携带LoD信息

.. code-block:: text

    # RNN的输入见step_input中的示例
    # 静态输入，其中Si代表维度为[1, M]的数据
    x.lod = [[]]
    x.shape = [3, M]
    x.data = [[S0],
              [S1],
              [S2]]

    # step 0，持有3个序列对应的数据
    out.lod = [[]]
    out.shape = [3, M]
    out.data = [[S2],
                [S0],
                [S1]]

    # step 1，持有2个序列对应的数据
    out.lod = [[]]
    out.shape = [2, M]
    out.data = [[S2],
                [S0]]

    # step 2，持有1个序列对应的数据
    out.lod = [[]]
    out.shape = [1, M]
    out.data = [[S2]]


参数:
    - **x** (Variable) - 静态输入序列LoDTensor，要求持有与输入LoDTensor（通过 :code:`step_input` 设置的输入）相同的序列个数。如果输入x的LoD信息为空，则会被当成由 :code:`x.shape[0]` 个长度为1序列组成。支持的数据类型有：bool，float16，float32，float64，int8，int16，int32，int64，uint8。

返回: 经过按照RNN输入LoD信息重排序、且收缩处理后的静态输入LoDTensor。执行第 :code:`step_idx` 个时间步时，如果输入序列中只有 :code:`num_sequences` 长度不小于 :code:`step_idx` 的序列，静态输入也会进行收缩处理，只返回对应的 :code:`num_sequences` 个序列对应的数据。数据类型和输入一致。如果 :code:`x.lod == None` ，返回值的维度是 :math:`\{num\_sequences, x.shape[1], ...\}` 。否则，返回值是一个变长的LoDTensor。

返回类型：Variable

抛出异常：
    - :code:`ValueError`：当 :code:`static_input()` 接口在RNN :code:`block()` 接口外面被调用时。
    - :code:`TypeError`：当输入x类型不是Variable类型时。
    - :code:`RuntimeError`：当 :code:`static_input()` 接口在 :code:`step_input()` 接口之前被调用时。

**代码示例**

..  code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid

    sentence = fluid.data(name='sentence', shape=[None, 32], dtype='float32', lod_level=1)
    encoder_proj = fluid.data(name='encoder_proj', shape=[None, 32], dtype='float32', lod_level=1)
    decoder_boot = fluid.data(name='boot', shape=[None, 10], dtype='float32')

    drnn = fluid.layers.DynamicRNN()
    with drnn.block():
        # 将sentence标记为RNN的输入，每个时间步取句子中的一个字进行处理
        current_word = drnn.step_input(sentence)
        # 将encode_proj标记为RNN的静态输入
        encoder_word = drnn.static_input(encoder_proj)
        # 使用boot_memory初始化memory，并且需要依据输入序列进行重排序
        memory = drnn.memory(init=decoder_boot, need_reorder=True)
        fc_1 = fluid.layers.fc(input=encoder_word, size=30)
        fc_2 = fluid.layers.fc(input=current_word, size=30)
        decoder_inputs = fc_1 + fc_2
        hidden, _, _ = fluid.layers.gru_unit(input=decoder_inputs, hidden=memory, size=30)
        # 用hidden更新memory
        drnn.update_memory(ex_mem=memory, new_mem=hidden)
        out = fluid.layers.fc(input=hidden, size=10, bias_attr=True, act='softmax')
        # 将out标记为RNN的输出
        drnn.output(out)

    # 获得RNN的计算结果
    rnn_output = drnn()


.. _cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_block:

成员函数 block
---------------------------------

.. py:method:: block()

定义每个时间步执行的操作。 :code:`block` 语句里面定义的算子序列，将会被执行 :code:`max_sequence_len` 次（ :code:`max_sequence_len` 是输入序列中大的序列长度）。

抛出异常：
    - :code:`ValueError`：当RNN :code:`block()` 接口被多次调用时。


.. _cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_memory:

成员函数 memory
---------------------------------

.. py:method:: memory(init=None, shape=None, value=0.0, need_reorder=False, dtype='float32')

为RNN创建一个memory变量，用于在时间步之间传递信息。
它可以用一个已有的Tensor来初始化，也可以初始化为一个特定维度的常量Tensor。

参数：
    - **init** (Variable，可选) – 设置memory初始值的LoDTensor。如果init不是None，将使用init来初始化memory，要求持有与输入LoDTensor（通过 :code:`step_input` 设置的输入）相同的序列个数。如果输入init的LoD信息为空，则会被当成由 :code:`init.shape[0]` 个长度为1序列组成。默认值是None。
    - **shape** (list|tuple，可选) – 当init是None时，用来设置memory的维度。注意：shape中不包含batch_size。若设置 :math:`shape=\{D_1, D_2, ...\}`，memory Tensor的实际维度为 :math:`\{batch\_size, D_1, D_2, ...\}`，其中batch_size由输入序列决定。默认值是None。
    - **value** (float，可选) – 当init是None时，用来设置memory的初始值。默认值是0.0。
    - **need_reorder** (bool，可选) – 当init不是None时，用来决定init是否需要重新排序。动态RNN在计算时，会按照输入LoDTensor中序列的长度对输入进行排序，因此当init中的信息与输入序列样本紧密关联时，需要设置 :code:`need_reorder=True`。默认值是False。
    - **dtype** (str|numpy.dtype，可选) – 当init是None是，初始化memory的数据类型。默认值是"float32"。可设置的字符串值有："float32"，"float64"，"int32"，"int64"。

返回：经过收缩处理后的memory LoDTensor。执行第 :code:`step_idx` 个时间步时，如果输入序列中只有 :code:`num_sequences` 长度不小于 :code:`step_idx` 的序列，memory也会进行收缩处理，只返回对应的 :code:`num_sequences` 个序列对应的数据。

返回类型：Variable

抛出异常：
    - :code:`ValueError`：当 :code:`memory()` 接口在RNN :code:`block()` 接口外面被调用时。
    - :code:`TypeError`：当init被设置了，但是不是Variable类型时。
    - :code:`ValueError`：当 :code:`memory()` 接口在 :code:`step_input()` 接口之前被调用时。

**代码示例一**

..  code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid

    sentence = fluid.data(name='sentence', shape=[None, 32], dtype='float32', lod_level=1)
    boot_memory = fluid.data(name='boot', shape=[None, 10], dtype='float32')

    drnn = fluid.layers.DynamicRNN()
    with drnn.block():
        # 将sentence标记为RNN的输入，每个时间步取句子中的一个字进行处理
        word = drnn.step_input(sentence)
        # 使用boot_memory初始化memory，并且需要依据输入序列进行重排序
        memory = drnn.memory(init=boot_memory, need_reorder=True)
        hidden = fluid.layers.fc(input=[word, memory], size=10, act='tanh')
        # 用hidden更新memory
        drnn.update_memory(ex_mem=memory, new_mem=hidden)
        # 将hidden标记为RNN的输出
        drnn.output(hidden)

    # 获得RNN的计算结果
    rnn_output = drnn()


**代码示例二**

..  code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid

    sentence = fluid.data(name='sentence', shape=[None, 32], dtype='float32', lod_level=1)

    drnn = fluid.layers.DynamicRNN()
    with drnn.block():
        # 将sentence标记为RNN的输入，每个时间步取句子中的一个字进行处理
        word = drnn.step_input(sentence)
        # 将memory初始化为一个值为0的常量Tensor，shape=[batch_size, 10]，其中batch_size由输入sentence决定
        memory = drnn.memory(shape=[10], dtype='float32', value=0)
        hidden = fluid.layers.fc(input=[word, memory], size=10, act='tanh')
        # 用hidden更新memory
        drnn.update_memory(ex_mem=memory, new_mem=hidden)
        # 将hidden标记为RNN的输出
        drnn.output(hidden)

    # 获得RNN的计算结果
    rnn_output = drnn()


.. _cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_update_memory:

成员函数 update_memory
---------------------------------

.. py:method:: update_memory(ex_mem, new_mem)

将需要在时间步之间传递的信息更新。

参数：
  - **ex_mem** (Variable) - 上一个时间步的信息。
  - **new_mem** (Variable) - 新的时间步信息。:code:`new_mem` 的维度和数据类型必须与 :code:`ex_mem` 一致。

返回：无

抛出异常：
    - :code:`ValueError`：当 :code:`update_memory()` 接口在RNN :code:`block()` 接口外面被调用时。
    - :code:`TypeError`：当 :code:`ex_mem` 或 :code:`new_mem` 不是Variable类型时。
    - :code:`ValueError`：当 :code:`ex_mem` 不是使用 :code:`memory()` 接口定义的memory时。
    - :code:`ValueError`：当 :code:`update_memory()` 接口在 :code:`step_input()` 接口之前被调用时。


.. _cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_output:

成员函数 output
---------------------------------

.. py:method:: output(*outputs)

设置outputs为RNN每个时间步的输出变量。

参数：
    - **\*outputs** (Variable ...) - 输出Tensor，可同时将多个Variable标记为输出。

返回：无

抛出异常：
    - :code:`ValueError`：当 :code:`output()` 接口在RNN :code:`block()` 接口外面被调用时。


.. _cn_api_fluid_layers_DynamicRNN_call:

成员函数 __call__
---------------------------------

.. py:method:: __call__()

获取RNN计算的输出序列。

若定义了 :code:`drnn = DynamicRNN()`，则可以调用 :code:`drnn()` 获得输出序列，该输出序列是通过将每一个时间步的output数据合并得到的一个LoDTensor。
当RNN的输入x（通过 :code:`step_input()` 接口设置）的 :code:`x.lod_level` 为1时，该输出LoDTensor将会和输入x持有完全相同的LoD信息。
通过 :code:`drnn()` 获取的RNN输出LoDTensor中包含了所有时间步的计算结果，可调用 :ref:`cn_api_fluid_layers_sequence_last_step` 获取最后一个时间步的计算结果。

参数：
    无

返回：RNN的输出序列。

返回类型：Variable或Variable list

抛出异常：
    - :code:`ValueError` ：当 :code:`__call__()` 接口在RNN :code:`block()` 定义之前被调用时。

**代码示例**

..  code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid

    sentence = fluid.data(name='sentence', shape=[None, 32], dtype='float32', lod_level=1)
    encoder_proj = fluid.data(name='encoder_proj', shape=[None, 32], dtype='float32', lod_level=1)
    decoder_boot = fluid.data(name='boot', shape=[None, 10], dtype='float32')

    drnn = fluid.layers.DynamicRNN()
    with drnn.block():
        # 将sentence标记为RNN的输入，每个时间步取句子中的一个字进行处理
        current_word = drnn.step_input(sentence)
        # 将encode_proj标记为RNN的静态输入
        encoder_word = drnn.static_input(encoder_proj)
        # 使用boot_memory初始化memory，并且需要依据输入序列进行重排序
        memory = drnn.memory(init=decoder_boot, need_reorder=True)
        fc_1 = fluid.layers.fc(input=encoder_word, size=30)
        fc_2 = fluid.layers.fc(input=current_word, size=30)
        decoder_inputs = fc_1 + fc_2
        hidden, _, _ = fluid.layers.gru_unit(input=decoder_inputs, hidden=memory, size=30)
        # 用hidden更新memory
        drnn.update_memory(ex_mem=memory, new_mem=hidden)
        out = fluid.layers.fc(input=hidden, size=10, bias_attr=True, act='softmax')
        # 将hidden和out标记为RNN的输出
        drnn.output(hidden, out)

    # 获得RNN的计算结果
    hidden, out = drnn()
    # 提取RNN最后一个时间步的计算结果
    last = fluid.layers.sequence_last_step(out)
