CudnnRNN

RNN, поддерживаемый cuDNN.

Вычисляет RNN на основе входного и начального состояний относительно буфера параметров. Принимает один дополнительный ввод «sequence_lengths», чем CudnnRNN.

rnn_mode: указывает тип модели RNN. input_mode: указывает, существует ли линейная проекция между входными данными и фактическими вычислениями перед первым слоем. «skip_input» разрешен только в том случае, если input_size == num_units; «auto_select» подразумевает «skip_input», когда input_size == num_units; в противном случае подразумевается «линейный_вход». направление: указывает, будет ли использоваться двунаправленная модель. Должен быть «однонаправленным» или «двунаправленным». отсев: вероятность отсева. Если установлено значение 0, отсев отключен. семя: первая часть семени для инициализации отсева. семя2: вторая часть начального числа для инициализации отсева. ввод: если time_major имеет значение true, это трехмерный тензор формы [seq_length, Batch_size, input_size]. Если time_major имеет значение false, форма имеет вид [batch_size, seq_length, input_size]. input_h: Если time_major имеет значение true, это трехмерный тензор формы [num_layer * dir, package_size, num_units]. Если time_major имеет значение false, форма имеет вид [batch_size, num_layer * dir, num_units]. input_c: для LSTM — трехмерный тензор формы [num_layer * dir, пакет, num_units]. Для других моделей он игнорируется. params: одномерный тензор, который содержит веса и смещения в непрозрачном макете. Размер должен быть создан с помощью CudnnRNNParamsSize и инициализирован отдельно. Обратите внимание, что они могут быть несовместимы в разных поколениях. Поэтому рекомендуется сохранить и восстановить последовательность_длин: вектор длин каждой входной последовательности. вывод: если time_major имеет значение true, это трехмерный тензор формы [seq_length, Batch_size, dir * num_units]. Если time_major имеет значение false, форма имеет вид [batch_size, seq_length, dir * num_units]. output_h: та же форма имеет input_h. output_c: та же форма, что и input_c для LSTM. Пустой тензор для других моделей. is_training: указывает, используется ли эта операция для вывода или обучения. time_major: указывает, является ли формат ввода/вывода основным или пакетным. резерв_пространство: непрозрачный тензор, который можно использовать при расчете обратного распространения. Он создается только в том случае, если is_training имеет значение true.