tf.raw_ops.CudnnRNNParamsSize

Вычисляет размер весов, которые могут быть использованы моделью Cudnn RNN.

tf.raw_ops.CudnnRNNParamsSize(
    num_layers,
    num_units,
    input_size,
    T,
    S,
    rnn_mode='lstm',
    input_mode='linear_input',
    direction='unidirectional',
    dropout=0,
    seed=0,
    seed2=0,
    num_proj=0,
    name=None
)

Возвращает размер параметров, который может быть использован моделью Cudnn RNN. Следующее выделение и инициализация весов должны использовать этот размер.

num_layers: Указывает количество слоев в модели RNN. num_units: Указывает размер скрытого состояния. input_size: Указывает размер состояния входных данных. rnn_mode: Указывает тип модели RNN. input_mode: Указывает, существует ли линейная проекция между входными данными и фактическим вычислением перед первым слоем. «skip_input» разрешен только тогда, когда input_size == num_units; «auto_select» подразумевает «skip_input», когда input_size == num_units; в противном случае это подразумевает «linear_input». direction: Указывает, будет ли использоваться двунаправленная модель. dir = (direction == bidirectional) ? 2 : 1 dropout: вероятность дропаута. При значении 0 дропаут отключен. seed: первая часть значения seed для инициализации дропаута. seed2: вторая часть значения seed для инициализации дропаута. params_size: Размер буфера параметров, который должен быть выделен и инициализирован для этой модели RNN. Обратите внимание, что этот буфер параметров может не быть совместим между GPU. Используйте CudnnRNNParamsWeights и CudnnRNNParamsBiases для сохранения и восстановления их таким образом, чтобы они были совместимы с различными запусками.