У меня есть базовая модель c Keras со слоем GRU, где stateful=True. Я хочу преобразовать свою модель в модель TFLite и делать прогнозы на основе данных по одному элементу за раз, то есть последовательность будет передаваться в модель партиями размером 1. Глядя на TensorFlow Docs, нет способа конвертировать ГРУ с сохранением состояния для модели TFLite. Однако он говорит (https://www.tensorflow.org/lite/convert/rnn):
По-прежнему возможно моделировать слой Keras LSTM с сохранением состояния, используя базовый уровень Keras LSTM без сохранения состояния и явно управляя состоянием в пользовательская программа. Такую программу TensorFlow можно по-прежнему преобразовать в TensorFlow Lite, используя описанную здесь функцию.
Я не понимаю, что под этим подразумевается. Если я установлю GRU без отслеживания состояния, как я могу предотвратить сброс его состояния после каждого прогноза (пакета)? Есть ли способ предотвратить сброс состояния?