Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.raw_ops.CudnnRNNBackprop

Обратный проход CudnnRNN.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.CudnnRNNBackprop

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

Вычисление обратного прохода по данным и весам в RNN.

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 тогда, когда 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. Должно быть «однонаправленное» или «двунаправленное». dropout: Вероятность дропаута. При значении 0. дропаут отключен. seed: Первая часть семени для инициализации дропаута. seed2: Вторая часть семени для инициализации дропаута. input: Трехмерный тензор с формой [seq_length, batch_size, input_size]. input_h: Трехмерный тензор с формой [num_layer * dir, batch_size, num_units]. input_c: Для LSTM, трехмерный тензор с формой [num_layer * dir, batch, num_units]. Для других моделей он игнорируется. params: Одномерный тензор, содержащий веса и смещения в непрозрачной структуре. Размер должен быть создан с помощью CudnnRNNParamsSize и инициализирован отдельно. Обратите внимание, что они могут не быть совместимы в разных поколениях. Поэтому рекомендуется сохранять и восстанавливать output: Трехмерный тензор с формой [seq_length, batch_size, 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: Трехмерный тензор с такой же формой, как у выходного тензора в прямом проходе. output_h_backprop: Трехмерный тензор с такой же формой, как у output_h в прямом проходе. output_c_backprop: Трехмерный тензор с такой же формой, как у output_c в прямом проходе. reserve_space: Такой же reserve_space, который был получен в прямом проходе. input_backprop: Обратный проход к входному тензору в прямом проходе. Имеет такую же форму, как входной тензор. input_h_backprop: Обратный проход к input_h в прямом проходе. Имеет такую же форму, как input_h. input_c_backprop: Обратный проход к input_c в прямом проходе. Имеет такую же форму, как input_c. params_backprop: Обратный проход к буферу params в прямом проходе. Имеет такую же форму, как params.

Аргументы
input A Tensor. Должен быть одного из следующих типов: half, float32, float64.
input_h A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input.
input_c A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input.
params A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input.
output A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input.
output_h A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input.
output_c A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input.
output_backprop A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input.
output_h_backprop A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input.
output_c_backprop A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input.
reserve_space A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input.
rnn_mode Необязательный string из: "rnn_relu", "rnn_tanh", "lstm", "gru". По умолчанию "lstm".
input_mode Необязательный string из: "linear_input", "skip_input", "auto_select". По умолчанию "linear_input".
direction Необязательный string из: "unidirectional", "bidirectional". По умолчанию "unidirectional".
dropout Необязательный float. По умолчанию 0.
seed Необязательный int. По умолчанию 0.
seed2 Необязательный int. По умолчанию 0.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
Кортеж объектов Tensor (input_backprop, input_h_backprop, input_c_backprop, params_backprop).
input_backprop A Tensor. Имеет тот же тип, что и input.
input_h_backprop A Tensor. Имеет тот же тип, что и input.
input_c_backprop A Tensor. Имеет тот же тип, что и input.
params_backprop A Tensor. Имеет тот же тип, что и input.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/CudnnRNNBackprop

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API