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mindspore.nn.GRUCell
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.. py:class:: mindspore.nn.GRUCell(input_size: int, hidden_size: int, has_bias: bool = True)
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GRU（Gate Recurrent Unit）称为门控循环单元。
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.. math::
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\begin{array}{ll}
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r = \sigma(W_{ir} x + b_{ir} + W_{hr} h + b_{hr}) \\
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z = \sigma(W_{iz} x + b_{iz} + W_{hz} h + b_{hz}) \\
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n = \tanh(W_{in} x + b_{in} + r * (W_{hn} h + b_{hn})) \\
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h' = (1 - z) * n + z * h
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\end{array}
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这里 :math:`\sigma` 是sigmoid激活函数， :math:`*` 是乘积。 :math:`W,b` 是公式中输出和输入之间的可学习权重。例如， :math:`W_{ir}, b_{ir}` 是用于将输入 :math:`x` 转换为 :math:`r` 的权重和偏置。详见论文 `Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation <https://aclanthology.org/D14-1179.pdf>`_ 。
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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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- **has_bias** (bool) - cell是否有偏置项 `b_in` 和 `b_hn` 。默认值：True。
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**输入：**
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- **x** (Tensor) - shape为(batch_size, `input_size` )的Tensor。
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- **hx** (Tensor) - 数据类型为mindspore.float32、shape为(batch_size, `hidden_size` )的Tensor。 `hx` 的数据类型必须与 `x` 相同。
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**输出：**
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- **hx'** (Tensor) - shape为(batch_size, `hidden_size`)的Tensor。
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**异常：**
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- **TypeError** - `input_size` 、 `hidden_size` 不是int。
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- **TypeError** - `has_bias` 不是bool值。
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