python - 使用双向包装器时，如何在 LSTM 层中同时获得最终隐藏状态和序列

Question

我已按照 https://machinelearningmastery.com/return-sequences-and-return-states-for-lstms-in-keras/ 中的步骤进行操作 但是当涉及到双向 lstm 时，我尝试了这个

lstm, state_h, state_c = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True, return_state= True))(input)

但它不会起作用。

在使用双向包装器时，是否有一些方法可以在 LSTM 层中同时获得最终隐藏状态和序列

Answer 1

调用 Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True, return_state=True))(input) 返回 5 个张量:

1. 整个隐藏状态序列，默认情况下它将是前向和后向状态的串联。
2. 前向 LSTM 的最后隐藏状态 h
3. 前向 LSTM 的最后一个单元状态 c
4. 后向 LSTM 的最后隐藏状态 h
5. 后向 LSTM 的最后一个单元状态 c

您发布的行会引发错误，因为您只想将返回值解压缩为三个变量(lstm、state_h、state_c)。

要更正它，只需将返回值解包为 5 个变量即可。如果要合并状态，可以使用 Concatenate 层连接前向和后向状态。

lstm, forward_h, forward_c, backward_h, backward_c = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True, return_state=True))(input)
state_h = Concatenate()([forward_h, backward_h])
state_c = Concatenate()([forward_c, backward_c])