tf.raw_ops.CudnnRNNParamsToCanonicalV2

Получает параметры CudnnRNN в канонической форме. Поддерживает проекцию в LSTM.

tf.raw_ops.CudnnRNNParamsToCanonicalV2(
    num_layers, num_units, input_size, params, num_params_weights,
    num_params_biases, rnn_mode='lstm', input_mode='linear_input',
    direction='unidirectional', dropout=0, seed=0, seed2=0, num_proj=0, name=None
)

Получает набор весов из буфера неявных параметров, которые можно сохранять и восстанавливать таким образом, чтобы они были совместимы с будущими запусками.

Обратите внимание, что буфер параметров может не быть совместим на разных графических процессорах. Поэтому любое сохранение и восстановление должно преобразовываться в и из канонических весов и смещений.

num_layers: Указывает количество слоев в модели RNN. num_units: Указывает размер скрытого состояния. input_size: Указывает размер входного состояния. num_params_weights: количество матриц параметров весов для всех слоев. num_params_biases: количество векторов параметров смещений для всех слоев. weights: каноническая форма весов, которую можно использовать для сохранения и восстановления. Вероятность их совместимости на разных поколениях выше. biases: каноническая форма смещений, которую можно использовать для сохранения и восстановления. Вероятность их совместимости на разных поколениях выше. rnn_mode: Указывает тип модели RNN. input_mode: Указывает, существует ли линейная проекция 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 подразумевает 'linear_input'. direction: Указывает, будет ли использоваться двунаправленная модель. dir = (direction == bidirectional) ? 2 : 1 dropout: вероятность дропаута. При значении 0. дропаут отключен. seed: первая часть семян для инициализации дропаута. seed2: вторая часть семян для инициализации дропаута. num_proj: размерность выхода для матриц проекции. Если None или 0, проекция не выполняется.