tf.raw_ops.CudnnRNNBackpropV3

Обратное распространение ошибки для CudnnRNNV3.

tf.raw_ops.CudnnRNNBackpropV3(
    input, input_h, input_c, params, sequence_lengths, 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, num_proj=0,
    time_major=True, name=None
)

Вычисляет обратное распространение ошибки для данных и весов в RNN. Принимает дополнительный вход «sequence_lengths», в отличие от CudnnRNNBackprop.

rnn_mode: Указывает тип модели RNN. input_mode: Указывает, есть ли линейная проекция между входом и фактическим вычислением перед первым слоем. «skip_input» разрешено только при input_size == num_units; «auto_select» подразумевает «skip_input» при input_size == num_units; в противном случае подразумевает «linear_input». direction: Указывает, будет ли использоваться двунаправленная модель. Должно быть «unidirectional» или «bidirectional». dropout: Вероятность дропаута. При значении 0. дропаут отключен. seed: Первая часть начального значения для инициализации дропаута. seed2: Вторая часть начального значения для инициализации дропаута. input: Если time_major — True, это 3-мерный тензор с формой [seq_length, batch_size, input_size]. Если time_major — False, форма [batch_size, seq_length, input_size]. input_h: Если time_major — True, это 3-мерный тензор с формой [num_layer * dir, batch_size, num_units]. Если time_major — False, форма [batch_size, num_layer * dir, 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 sequence_lengths: вектор длин каждой последовательности ввода. output: Если time_major — True, это 3-мерный тензор с формой [seq_length, batch_size, dir * num_units]. Если time_major — False, форма [batch_size, seq_length, dir * num_units]. output_h: Такая же форма, как у input_h. output_c: Такая же форма, как у input_c для LSTM. Пустой тензор для других моделей. output_backprop: 3-мерный тензор с такой же формой, как у output в прямом проходе. output_h_backprop: 3-мерный тензор с такой же формой, как у output_h в прямом проходе. output_c_backprop: 3-мерный тензор с такой же формой, как у output_c в прямом проходе. time_major: Указывает, является ли формат ввода/вывода временным или пакетным. reserve_space: Такое же значение reserve_space, которое было произведено в прямом проходе. input_backprop: Обратное распространение ошибки в вход в прямом проходе. Имеет такую же форму, как вход. input_h_backprop: Обратное распространение ошибки в input_h в прямом проходе. Имеет такую же форму, как input_h. input_c_backprop: Обратное распространение ошибки в input_c в прямом проходе. Имеет такую же форму, как input_c. params_backprop: Обратное распространение ошибки в буфер параметров в прямом проходе. Имеет такую же форму, как параметры.