KERAS中GRU的默认隐藏状态是什么？

我知道输入权重的初始值设定项是“glorot_uniform”，隐藏统计数据权重的初始值设定项是“正交”，偏差的初始值设定项是“零”

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但是我不知道GRU的第一个隐藏状态的初始值是零。您可以在中找到以下行

def get_初始_状态（自身，输入）：
#构建形状的全零张量（样本、输出）
初始状态=K.zeros_like（输入）#（采样、时间步、输入尺寸）
初始_状态=K.sum（初始_状态，轴=（1，2））#（样本，）
初始_状态=K.expand_dims（初始_状态）#（示例，1）
如果hasattr（self.cell.state_size，'.'u_len_'）：
返回[K.tile（初始状态，[1，dim]）
用于自身中的dim。单元格。状态\u大小]
其他：
返回[K.tile（初始状态[1，self.cell.state\u size]）]

此函数用于在调用

GRU

层时获取第一个隐藏状态，而不指定初始状态，并且该层没有状态，即常见用法

GRU（…）（x）

def调用（self，
投入，
掩码=无，
培训=无，
初始状态=无，
常数=无）：
#输入形状：`（样本、时间（用零填充）、输入尺寸）`
#注意，子类的.build（）方法必须定义
#具有完整输入形状的self.input_spec和self.state_spec。
如果isinstance（输入，列表）：
输入=输入[0]
如果初始_状态不是无：
通过
elif self.stateful：
初始状态=自我状态
其他：
初始状态=自身。获取初始状态（输入）

keras.layers.GRU(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0, implementation=1, return_sequences=False, return_state=False, go_backwards=False, stateful=False, unroll=False)