tf.raw_ops.CudnnRNNParamsToCanonical

Извлекает параметры CudnnRNN в каноническом виде.

tf.raw_ops.CudnnRNNParamsToCanonical(
    num_layers,
    num_units,
    input_size,
    params,
    num_params,
    rnn_mode='lstm',
    input_mode='linear_input',
    direction='unidirectional',
    dropout=0,
    seed=0,
    seed2=0,
    name=None
)

Извлекает набор весов из буфера параметров с непрозрачным форматом, который можно сохранять и восстанавливать с совместимостью с будущими запусками.

Обратите внимание, что буфер параметров может быть несовместимым с разными графическими процессорами. Поэтому при сохранении и восстановлении необходимо преобразовывать веса и смещения в канонический формат и обратно.

num_layers: задаёт число слоёв в модели RNN. num_units: задаёт размер скрытого состояния. input_size: задаёт размер входного состояния. num_params: число наборов параметров для всех слоёв. Каждый слой может содержать несколько наборов параметров, каждый из которых состоит из матрицы весов и вектора смещений. weights: канонический формат весов, который можно использовать для сохранения и восстановления. Вероятность совместимости между разными поколениями выше. biases: канонический формат смещений, который можно использовать для сохранения и восстановления. Вероятность совместимости между разными поколениями выше. rnn_mode: указывает тип модели RNN. input_mode: указывает, есть ли линейная проекция между входом и фактическим вычислением перед первым слоем. 'skip_input' разрешён только при input_size == num_units; 'auto_select' подразумевает 'skip_input' при input_size == num_units; в противном случае подразумевается 'linear_input'. direction: указывает, будет ли использоваться двунаправленная модель. dir = (direction == bidirectional) ? 2 : 1 dropout: вероятность отсева. При значении 0. отсев отключён. seed: первая часть начального значения для инициализации отсева. seed2: вторая часть начального значения для инициализации отсева.