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86d7cc97
编写于
5月 22, 2018
作者:
W
whs
提交者:
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5月 22, 2018
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Add bias for gru_unit_op and fix activation function (#10087)
上级
0d94ab13
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
15 addition
and
18 deletion
+15
-18
python/paddle/fluid/layers/nn.py
python/paddle/fluid/layers/nn.py
+15
-18
未找到文件。
python/paddle/fluid/layers/nn.py
浏览文件 @
86d7cc97
...
...
@@ -699,8 +699,8 @@ def dynamic_gru(input,
def
gru_unit
(
input
,
hidden
,
size
,
weight
=
None
,
bias
=
None
,
param_attr
=
None
,
bias
_attr
=
None
,
activation
=
'tanh'
,
gate_activation
=
'sigmoid'
):
"""
...
...
@@ -731,8 +731,8 @@ def gru_unit(input,
input (Variable): The fc transformed input value of current step.
hidden (Variable): The hidden value of lstm unit from previous step.
size (integer): The input dimension value.
weight
(ParamAttr): The weight parameters for gru unit. Default: None
bias (ParamAttr): The bias parameters for gru unit. Default: None
param_attr
(ParamAttr): The weight parameters for gru unit. Default: None
bias
_attr
(ParamAttr): The bias parameters for gru unit. Default: None
activation (string): The activation type for cell (actNode).
Default: 'tanh'
gate_activation (string): The activation type for gates (actGate).
...
...
@@ -764,34 +764,31 @@ def gru_unit(input,
size
=
size
/
3
# create weight
if
weight
is
None
:
weight
=
helper
.
create_parameter
(
attr
=
helper
.
param_attr
,
shape
=
[
size
,
3
*
size
],
dtype
=
dtype
)
gate
=
helper
.
create_tmp_variable
(
dtype
)
reset_hidden_pre
=
helper
.
create_tmp_variable
(
dtype
)
updated_hidden
=
helper
.
create_tmp_variable
(
dtype
)
inputs
=
{
'Input'
:
input
,
'HiddenPrev'
:
hidden
,
'Weight'
:
weight
}
# create bias
if
bias
is
None
:
if
helper
.
bias_attr
:
bias_size
=
[
1
,
3
*
size
]
bias
=
helper
.
create_parameter
(
attr
=
helper
.
bias_attr
,
shape
=
bias_size
,
dtype
=
dtype
,
is_bias
=
True
)
gate
=
helper
.
create_tmp_variable
(
dtype
)
reset_hidden_pre
=
helper
.
create_tmp_variable
(
dtype
)
updated_hidden
=
helper
.
create_tmp_variable
(
dtype
)
inputs
[
'Bias'
]
=
bias
helper
.
append_op
(
type
=
'gru_unit'
,
inputs
=
{
'Input'
:
input
,
'HiddenPrev'
:
hidden
,
'Weight'
:
weight
},
inputs
=
inputs
,
outputs
=
{
'Gate'
:
gate
,
'ResetHiddenPrev'
:
reset_hidden_pre
,
'Hidden'
:
updated_hidden
,
},
attrs
=
{
'activation'
:
0
,
'gate_activation'
:
1
,
'activation'
:
2
,
# tanh
'gate_activation'
:
1
,
# sigmoid
})
return
updated_hidden
,
reset_hidden_pre
,
gate
...
...
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