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python - LSTM 的 model.reset_states 会影响模型中的任何其他非 LSTM 层吗？

问题描述

我正在使用 LSTM 的有状态模式，当我处理我的序列数据时tf.keras，我需要手动执行，如此处所述。似乎通常人们会这样做，但在我的情况下，我的 LSTM 层嵌入在一个更复杂的网络中，其中包括各种其他层，如 Dense、Conv 等。我的问题是，如果我只是调用嵌入了 LSTM（并且只有一个 LSTM）的主模型，我是否应该担心重置会影响模型中的其他层，例如 Dense 或 Conv 层？寻找 LSTM 层并将调用隔离到该层会更好吗？reset_statesmodel.reset_states()model.reset_states()reset_states

标签： pythontensorflowkeraslstmtf.keras

解决方案

任何具有可设置属性的层都 stateful受reset_states(); 该方法遍历每一层，检查它是否有stateful=True——如果有，调用它的reset_states()方法；见源。

在 Keras 中，所有循环层，包括ConvLSTM2D，都有一个可设置的stateful属性——我不知道其他的。tensorflow.keras但是，有很多自定义层实现可能；您可以使用下面的代码来确定：

def print_statefuls(model):
    for layer in model.layers:
        if hasattr(layer, 'reset_states') and getattr(layer, 'stateful', False):
            print(layer.name, "is stateful")

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