tf.raw_ops.CudnnRNNBackpropV2

Обратный проход 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
)

Вычисляет обратный проход по данным и весам в RNN. Принимает дополнительный ввод "host_reserved", который используется для определения cudnnRNNAlgo_t и cudnnMathType_t RNN.

rnn_mode: Указывает тип модели RNN. input_mode: Указывает, есть 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' 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 значения seed для инициализации дропаута. seed2: Вторая часть значения seed 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 непрозрачном формате. Размер должен быть создан с помощью CudnnRNNParamsSize и инициализирован отдельно. Обратите внимание, что они могут быть несовместимы между различными поколениями. Поэтому рекомендуется сохранять и восстанавливать output: 3-мерный 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: 3-мерный тензор с той же формой, что и output в прямом проходе. output_h_backprop: 3-мерный тензор с той же формой, что и output_h в прямом проходе. output_c_backprop: 3-мерный тензор с той же формой, что и output_c в прямом проходе. reserve_space: Такой же reserve_space, что и в прямом проходе. host_reserved: Такой же host_reserved, что и в прямом проходе. input_backprop: Обратный проход к input в прямом проходе. Имеет ту же форму, что и input. input_h_backprop: Обратный проход к input_h в прямом проходе. Имеет ту же форму, что и input_h. input_c_backprop: Обратный проход к input_c в прямом проходе. Имеет ту же форму, что и input_c. params_backprop: Обратный проход к буферу params в прямом проходе. Имеет ту же форму, что и params.