tf.raw_ops.CudnnRNNBackpropV2

Обратная проходка CudnnRNN.

tf.raw_ops.CudnnRNNBackpropV2(
    input, input_h, input_c, params, output, output_h, output_c, output_backprop,
    output_h_backprop, output_c_backprop, reserve_space, host_reserved,
    rnn_mode='lstm', input_mode='linear_input', direction='unidirectional',
    dropout=0, seed=0, seed2=0, name=None
)

Вычисление обратной проходки для данных и весов в RNN. Принимает дополнительный параметр «host_reserved» по сравнению с CudnnRNNBackprop, который используется для определения cudnnRNNAlgo_t и cudnnMathType_t для CudnnRNN.

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 когда input_size == num_units; «auto_select» подразумевает «skip_input», когда input_size == num_units; в противном случае подразумевает «linear_input». direction: Указывает, будет ли использоваться двунаправленная модель. Должно быть «однонаправленное» или «двунаправленное». dropout: Вероятность дропаута. При значении 0. дропаут отключён. seed: Первая часть семени для инициализации дропаута. seed2: Вторая часть семени для инициализации дропаута. input: 3-мерный тензор с формой [seq_length, batch_size, input_size]. input_h: 3-мерный тензор с формой [num_layer * dir, batch_size, num_units]. input_c: Для LSTM, 3-мерный тензор с формой [num_layer * dir, batch, num_units]. Для других моделей он игнорируется. params: 1-мерный тензор, содержащий веса и смещения в непрозрачной структуре. Размер должен быть создан с помощью CudnnRNNParamsSize и инициализирован отдельно. Обратите внимание, что они могут быть несовместимы в разных поколениях. Поэтому рекомендуется сохранять и восстанавливать output: 3-мерный тензор с формой [seq_length, batch_size, dir * num_units]. output_h: Такая же форма, как input_h. output_c: Такая же форма, как input_c для LSTM. Пустой тензор для других моделей. output_backprop: 3-мерный тензор с такой же формой, как output в прямом проходе. output_h_backprop: 3-мерный тензор с такой же формой, как output_h в прямом проходе. output_c_backprop: 3-мерный тензор с такой же формой, как output_c в прямом проходе. reserve_space: То же reserve_space, что и в прямом проходе. host_reserved: То же host_reserved, что и в прямом проходе. input_backprop: Обратная проходка к input в прямом проходе. Имеет такую же форму, как input. input_h_backprop: Обратная проходка к input_h в прямом проходе. Имеет такую же форму, как input_h. input_c_backprop: Обратная проходка к input_c в прямом проходе. Имеет такую же форму, как input_c. params_backprop: Обратная проходка к буферу params в прямом проходе. Имеет такую же форму, как params.