tf.raw_ops.CudnnRNNParamsSize

Вычисляет размер весов, которые могут использоваться 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 использоваться моделью Cudnn RNN. При последующем выделении памяти для весов и их инициализации следует использовать этот размер.

num_layers: задает количество слоев в модели RNN. num_units: задает размер скрытого состояния. input_size: задает размер входного состояния. rnn_mode: указывает тип модели RNN. input_mode: указывает, используется ли линейная проекция между входом и фактическими вычислениями перед первым слоем. «skip_input» разрешен только при input_size == num_units; «auto_select» подразумевает «skip_input», если input_size == num_units; в противном случае подразумевается «linear_input». direction: указывает, будет ли использоваться двунаправленная модель. dir = (direction == bidirectional) ? 2 : 1 dropout: вероятность исключения. При значении 0. исключение отключено. seed: первая часть начального значения для инициализации исключения. seed2: вторая часть начального значения для инициализации исключения. params_size: размер буфера параметров, который следует выделить и инициализировать для этой модели RNN. Обратите внимание, что этот буфер параметров может быть несовместим между графическими процессорами. Используйте CudnnRNNParamsWeights и CudnnRNNParamsBiases, чтобы сохранять и восстанавливать его с обеспечением совместимости между запусками.