tf.raw_ops.CudnnRNNCanonicalToParams

Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в используемую форму.

tf.raw_ops.CudnnRNNCanonicalToParams(
    num_layers, num_units, input_size, weights, biases, rnn_mode='lstm',
    input_mode='linear_input', direction='unidirectional',
    dropout=0, seed=0, seed2=0, name=None
)

Записывает набор весов в буфер параметров, чтобы их можно было использовать в последующем обучении или вывода.

Обратите внимание, что буфер параметров может быть несовместим между различными графическими процессорами. Поэтому любое сохранение и восстановление должно преобразовываться в канонические веса и смещения.

num_layers: Указывает количество слоев в модели RNN. num_units: Указывает размер скрытого состояния. input_size: Указывает размер входного состояния. weights: каноническая форма весов, которые можно использовать для сохранения и восстановления. Они, скорее всего, будут совместимы между различными поколениями. biases: каноническая форма смещений, которые можно использовать для сохранения и восстановления. Они, скорее всего, будут совместимы между различными поколениями. num_params: число наборов параметров для всех слоев. Каждый слой может содержать несколько наборов параметров, каждый из которых состоит из матрицы весов и вектора смещений. 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. dir = (direction == bidirectional) ? 2 : 1 dropout: вероятность отбрасывания. При значении 0. отбрасывание отключено. seed: первая часть зерна для инициализации отбрасывания. seed2: вторая часть зерна для инициализации отбрасывания.