tf.raw_ops.CudnnRNNBackprop

Обратное распространение ошибки для 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
)

Вычисление обратного распространения ошибки для данных и весов в RNN.

rnn_mode: Указывает тип модели RNN. input_mode: Указывает, есть ли линейное преобразование между входом и фактическим вычислением перед первым слоем. 'skip_input' разрешен только когда input_size == num_units; 'auto_select' подразумевает 'skip_input', когда input_size == num_units; в противном случае подразумевает 'linear_input'. direction: Указывает, будет ли использоваться двунаправленная модель. Должно быть "однонаправленное" или "двунаправленное". dropout: Вероятность отбрасывания. При значении 0. отбрасывание отключено. seed: Первая часть числа для инициализации отбрасывания. seed2: Вторая часть числа для инициализации отбрасывания. input: Трехмерный тензор с формой [seq_length, batch_size, input_size]. input_h: Трехмерный тензор с формой [num_layer * dir, batch_size, num_units]. input_c: Для LSTM, трехмерный тензор с формой [num_layer * dir, batch, num_units]. Для других моделей он игнорируется. params: Одномерный тензор, содержащий веса и смещения в неявной структуре. Размер должен быть создан с помощью CudnnRNNParamsSize и инициализирован отдельно. Обратите внимание, что они могут не быть совместимы в разных поколениях. Поэтому рекомендуется сохранять и восстанавливать output: Трехмерный тензор с формой [seq_length, batch_size, dir * num_units]. output_h: Та же форма, что и input_h. output_c: Та же форма, что и input_c для LSTM. Пустой тензор для других моделей. output_backprop: Трехмерный тензор с такой же формой, как у выходного тензора в прямом проходе. output_h_backprop: Трехмерный тензор с такой же формой, что и output_h в прямом проходе. output_c_backprop: Трехмерный тензор с такой же формой, что и output_c в прямом проходе. reserve_space: Такой же reserve_space, как полученный при прямом проходе. input_backprop: Обратное распространение ошибки на вход в прямом проходе. Имеет такую же форму, что и вход. input_h_backprop: Обратное распространение ошибки на input_h в прямом проходе. Имеет такую же форму, что и input_h. input_c_backprop: Обратное распространение ошибки на input_c в прямом проходе. Имеет такую же форму, что и input_c. params_backprop: Обратное распространение ошибки на буфер параметров в прямом проходе. Имеет такую же форму, что и params.