TreeConv

该接口用于构建 类的一个可调用对象，具体用法参照 。其将在神经网络中构建一个基于树结构的卷积（Tree-Based Convolution）运算。基于树的卷积是基于树的卷积神经网络（TBCNN，Tree-Based Convolution Neural Network）的一部分，它用于对树结构进行分类，例如抽象语法树。 Tree-Based Convolution提出了一种称为连续二叉树的数据结构，它将多路（multiway）树视为二叉树。详情请参考： 基于树的卷积论文 。

参数：

• feature_size (int) – nodes_vector的shape的最后一维的维度。

• num_filters (int, 可选) – 滤波器的数量，默认值为1。

• param_attr (ParamAttr, 可选) – 指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 。

• bias_attr (ParamAttr, 可选) – 指定偏置参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

• dtype (str, 可选) - 数据类型，可以为”float32”或”float64”。默认值为”float32”。

代码示例:

weight

本层的可学习参数，类型为

bias

本层的可学习偏置，类型为