tf.raw_ops.CudnnRNNParamsToCanonical

Получает параметры CudnnRNN в канонической форме.

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
)

Получает набор весов из неявного буфера параметров, который можно сохранить и восстановить в формате, совместимом с будущими запусками.

Обратите внимание, что буфер параметров может быть несовместим на разных графических процессорах. Поэтому любое сохранение и восстановление должно преобразовываться в канонические веса и смещения.

num_layers: Указывает количество слоев в модели RNN. num_units: Указывает размер скрытого состояния. input_size: Указывает размер входного состояния. num_params: количество наборов параметров для всех слоев. Каждый слой может содержать несколько наборов параметров, каждый из которых состоит из матрицы весов и вектора смещений. weights: каноническая форма весов, которые могут использоваться для сохранения и восстановления. Вероятнее, что они будут совместимы с различными поколениями. biases: каноническая форма смещений, которые могут использоваться для сохранения и восстановления. Вероятнее, что они будут совместимы с различными поколениями. rnn_mode: Указывает тип модели RNN. input_mode: Указывает, существует ли линейное проектирование между входом и фактическим вычислением перед первым слоем. «skip_input» разрешен только в том случае, если input_size == num_units; «auto_select» подразумевает «skip_input», когда input_size == num_units; в противном случае, он подразумевает «linear_input». direction: Указывает, будет ли использоваться двунаправленная модель. dir = (direction == bidirectional) ? 2 : 1 dropout: вероятность отбрасывания. При значении 0. отбрасывание отключено. seed: первая часть семян для инициализации отбрасывания. seed2: вторая часть семян для инициализации отбрасывания.