Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.raw_ops.CudnnRNNCanonicalToParamsV2

Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в пригодную для использования. Поддерживает проекцию в LSTM.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.CudnnRNNCanonicalToParamsV2

tf.raw_ops.CudnnRNNCanonicalToParamsV2(
    num_layers,
    num_units,
    input_size,
    weights,
    biases,
    rnn_mode='lstm',
    input_mode='linear_input',
    direction='unidirectional',
    dropout=0,
    seed=0,
    seed2=0,
    num_proj=0,
    name=None
)

Записывает набор весов в непрозрачный буфер параметров, чтобы их можно было использовать при последующем обучении или выводе.

Обратите внимание, что буфер параметров может быть несовместим с разными графическими процессорами. Поэтому при сохранении и восстановлении следует выполнять преобразование из канонических весов и смещений и обратно.

num_layers: задает количество слоев в модели RNN. num_units: задает размер скрытого состояния. input_size: задает размер входного состояния. weights: каноническая форма весов, которую можно использовать для сохранения и восстановления. Вероятнее всего, она будет совместима между разными поколениями. biases: каноническая форма смещений, которую можно использовать для сохранения и восстановления. Вероятнее всего, она будет совместима между разными поколениями. num_params_weights: количество матриц параметров весов для всех слоев. num_params_biases: количество векторов параметров смещений для всех слоев. rnn_mode: указывает тип модели RNN. input_mode: указывает, есть ли линейная проекция между входом и фактическим вычислением перед первым слоем. 'skip_input' разрешен только при input_size == num_units; 'auto_select' означает 'skip_input', если input_size == num_units; в противном случае он означает 'linear_input'. direction: указывает, будет ли использоваться двунаправленная модель. dir = (direction == bidirectional) ? 2 : 1 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. num_proj: размерность выходных данных для матриц проекции. Если значение None или 0, проекция не выполняется.

Аргументы
num_layers Объект типа int32: Tensor.
num_units Объект типа int32: Tensor.
input_size Объект типа int32: Tensor.
weights Список как минимум из 1 объекта Tensor одного типа в: bfloat16, half, float32, float64.
biases Список как минимум из 1 объекта Tensor того же типа, что и weights.
rnn_mode Необязательный string из: "rnn_relu", "rnn_tanh", "lstm", "gru". По умолчанию — "lstm".
input_mode Необязательный string из: "linear_input", "skip_input", "auto_select". По умолчанию — "linear_input".
direction Необязательный string из: "unidirectional", "bidirectional". По умолчанию — "unidirectional".
dropout Необязательный float. По умолчанию — 0.
seed Необязательный int. По умолчанию — 0.
seed2 Необязательный int. По умолчанию — 0.
num_proj Необязательный int. По умолчанию — 0.
name Имя операции (необязательно).
Возвращает
Объект Tensor. Имеет тот же тип, что и weights.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/CudnnRNNCanonicalToParamsV2

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API