tf.raw_ops.CudnnRNNBackprop

Шаг обратного распространения CudnnRNN.

tf.raw_ops.CudnnRNNBackprop(
    input,
    input_h,
    input_c,
    params,
    output,
    output_h,
    output_c,
    output_backprop,
    output_h_backprop,
    output_c_backprop,
    reserve_space,
    rnn_mode='lstm',
    input_mode='linear_input',
    direction='unidirectional',
    dropout=0,
    seed=0,
    seed2=0,
    name=None
)

Вычисляет обратное распространение для данных и весов в RNN.

rnn_mode: Указывает тип модели RNN. input_mode: Указывает, имеется ли линейная проекция между входными данными и фактическими вычислениями перед первым слоем. Значение 'skip_input' допускается только при input_size == num_units; значение 'auto_select' означает 'skip_input', если input_size == num_units; в противном случае оно означает 'linear_input'. direction: Указывает, будет ли использоваться двунаправленная модель. Должно быть задано значение "unidirectional" или "bidirectional". dropout: Вероятность исключения. Если задано значение 0., исключение отключено. seed: Первая часть начального значения для инициализации исключения. seed2: Вторая часть начального значения для инициализации исключения. input: Тензор размерности 3 с формой [seq_length, batch_size, input_size]. input_h: Тензор размерности 3 с формой [num_layer * dir, batch_size, num_units]. input_c: Для LSTM — тензор размерности 3 с формой [num_layer * dir, batch, num_units]. Для других моделей игнорируется. params: Тензор размерности 1, содержащий веса и смещения в непрозрачном формате. Размер должен быть получен с помощью CudnnRNNParamsSize; инициализация выполняется отдельно. Обратите внимание, что параметры могут быть несовместимы между различными поколениями. Поэтому рекомендуется сохранять и восстанавливать output: Тензор размерности 3 с формой [seq_length, batch_size, dir * num_units]. output_h: Имеет ту же форму, что и input_h. output_c: Для LSTM имеет ту же форму, что и input_c. Для других моделей представляет собой пустой тензор. output_backprop: Тензор размерности 3 с той же формой, что и output в прямом проходе. output_h_backprop: Тензор размерности 3 с той же формой, что и output_h в прямом проходе. output_c_backprop: Тензор размерности 3 с той же формой, что и output_c в прямом проходе. reserve_space: То же значение reserve_space, которое было получено при выполнении прямого прохода. input_backprop: Градиент по input в прямом проходе. Имеет ту же форму, что и input. input_h_backprop: Градиент по input_h в прямом проходе. Имеет ту же форму, что и input_h. input_c_backprop: Градиент по input_c в прямом проходе. Имеет ту же форму, что и input_c. params_backprop: Градиент по буферу params в прямом проходе. Имеет ту же форму, что и params.