tf.raw_ops.CudnnRNNParamsSize

Вычисляет размер весов, которые можно использовать с 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, которые можно использовать с моделью Cudnn RNN. Последующее выделение и инициализация весов должны использовать этот размер.

num_layers: Указывает количество слоев в модели RNN. num_units: Указывает размер скрытого состояния. input_size: Указывает размер входного состояния. 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 при input_size == num_units; «auto_select» подразумевает «skip_input», когда input_size == num_units; в противном случае это подразумевает «linear_input». direction: Указывает, будет ли использоваться двунаправленная модель. dir = (direction == bidirectional) ? 2 : 1 dropout: Вероятность дропаута. При значении 0. дропаут отключён. seed: первая часть seed для инициализации дропаута. seed2: вторая часть seed для инициализации дропаута. 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 для сохранения и восстановления в формате, совместимом с различными запусками.