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mindspore.ops.LSTM
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.. py:class:: mindspore.ops.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, has_bias, bidirectional, dropout)
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对输入执行长短期记忆（LSTM）网络。
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有关详细信息，请参见 :class:`mindspore.nn.LSTM` 。
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参数：
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- **input_size** (int) - 输入的大小。
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- **hidden_size** (int) - 隐藏状态大小。
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- **num_layers** (int) - LSTM的网络层数。
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- **has_bias** (bool) - Cell是否有偏置 `b_ih` 和 `b_hh` 。
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- **bidirectional** (bool) - 是否为双向LSTM。
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- **dropout** (float) - 指的是除第一层外每层输入时的dropout概率。dropout的范围为[0.0, 1.0]。
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输入：
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- **input** (Tensor) - shape为 :math:`(seq\_len, batch\_size, input\_size)` 或 :math:`(batch\_size, seq\_len, input\_size)` 的Tensor。
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- **h** (tuple) - shape为 :math:`(num\_directions * num\_layers, batch\_size, hidden\_size)` 的Tensor。
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- **c** (tuple) - shape为 :math:`(num\_directions * num\_layers, batch\_size, hidden\_size)` 的Tensor。
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- **w** (Tensor) - 权重。
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输出：
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tuple，tuple包含( `output` , `h\_n` , `c\_n` , `reserve` , `state` )。
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- **output** (Tensor) - shape为 :math:`(seq\_len, batch\_size, num\_directions * hidden\_size)` 的Tensor。
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- **h_n** (Tensor) - shape为 :math:`(num\_directions * num\_layers, batch\_size, hidden\_size)` 的Tensor。
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- **c_n** (Tensor) - shape为 :math:`(num\_directions * num\_layers, batch\_size, hidden\_size)` 的Tensor。
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- **reserve** (Tensor) - shape为 :math:`(r,1)` 。
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- **state** (Tensor) - 使用随机数生成状态及其shape为 :math:`(s,1)` 。
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异常：
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- **TypeError** - 如果 `input_size` ， `hidden_size` 或 `num_layers` 不是int。
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- **TypeError** - 如果 `has_bias` 或 `bidirectional` 不是bool。
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- **TypeError** - 如果 `dropout` 不是float。
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- **ValueError** - 如果 `dropout` 不在范围[0.0, 1.0]内。
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