चेतावनी: इस एपीआई को पदावनत कर दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद इसे TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।

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BlockLSTMGradV2

सार्वजनिक अंतिम वर्ग ब्लॉकएलएसटीएमग्रैडवी2

संपूर्ण समय अनुक्रम के लिए LSTM सेल के पिछड़े प्रसार की गणना करता है।

इस कार्यान्वयन का उपयोग BlockLSTMV2 के संयोजन में किया जाना है।

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <T>	स्नातक () डब्ल्यू के लिए ग्रेडिएंट को बैक-प्रोप्ड किया जाना है।
स्थिर <T संख्या बढ़ाता है> BlockLSTMGradV2 <T>	बनाएँ ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <लॉन्ग> seqLenMax, ऑपरेंड <T> x, ऑपरेंड <T> csPrev, ऑपरेंड <T> hPrev, ऑपरेंड <T> w, ऑपरेंड <T> wci, ऑपरेंड <T> wcf, ऑपरेंड <T > डब्ल्यूसीओ, ऑपरेंड <टी> बी, ऑपरेंड <टी> आई, ऑपरेंड <टी> सीएस, ऑपरेंड <टी> एफ, ऑपरेंड <टी> ओ, ऑपरेंड <टी> सीआई, ऑपरेंड <टी> सह, ऑपरेंड <टी> एच , ऑपरेंड <T> csGrad, ऑपरेंड <T> hGrad, बूलियन यूज़पीपहोल) एक नया BlockLSTMGradV2 ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <T>	सीएसप्रिवग्रैड () cs_prev के ग्रेडिएंट को बैक-प्रोप्ड किया जाएगा।
आउटपुट <T>	hPrevग्रैड () h_prev का ग्रेडिएंट बैक-प्रोप्ड होना चाहिए।
आउटपुट <T>	ग्रैड () डब्ल्यू के लिए ग्रेडिएंट को बैक-प्रोप्ड किया जाना है।
आउटपुट <T>	डब्ल्यूसीएफग्रैड () डब्ल्यूसीएफ को बैक-प्रॉप्ड करने के लिए ग्रेडिएंट।
आउटपुट <T>	डब्ल्यूसीआईग्रैड () डब्ल्यूसीआई को बैक-प्रोप्ड करने के लिए ग्रेडिएंट।
आउटपुट <T>	डब्ल्यूसीओग्रैड () डब्ल्यूसीओ को बैक-प्रोप्ड करने के लिए ग्रेडिएंट।
आउटपुट <T>	एक्सग्रैड () x के ग्रेडिएंट को बैक-प्रोप्ड किया जाना है।

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.PrimitiveOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () अंतर्निहित `Operation` लौटाता है
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <T> bGrad ()

डब्ल्यू के लिए ग्रेडिएंट को बैक-प्रोप्ड किया जाना है।

सार्वजनिक स्थैतिक ब्लॉक LSTMGradV2 <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <लॉन्ग> seqLenMax, ऑपरेंड <T> x, ऑपरेंड <T> csPrev, ऑपरेंड <T> hPrev, ऑपरेंड <T> w, ऑपरेंड <T> wci, ऑपरेंड <T > डब्ल्यूसीएफ, ऑपरेंड <टी> डब्ल्यूसीओ, ऑपरेंड <टी> बी, ऑपरेंड <टी> आई, ऑपरेंड <टी> सीएस, ऑपरेंड <टी> एफ, ऑपरेंड <टी> ओ, ऑपरेंड <टी> सीआई, ऑपरेंड <टी> सह , ऑपरेंड <T> h, ऑपरेंड <T> csGrad, ऑपरेंड <T> hGrad, बूलियन यूज़पीपहोल)

एक नया BlockLSTMGradV2 ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
seqLenMax	इस इनपुट द्वारा वास्तव में उपयोग की गई अधिकतम समय अवधि। आउटपुट इस लंबाई से परे शून्य से भरे हुए हैं।
एक्स	LSTM में अनुक्रम इनपुट, आकार (टाइमलेन, बैच_आकार, num_inputs)।
सीएसपिछला	प्रारंभिक सेल स्थिति का मान.
hपिछला	सेल का प्रारंभिक आउटपुट (पीपहोल के लिए उपयोग किया जाने वाला)।
डब्ल्यू	वजन मैट्रिक्स.
डब्ल्यूसीआई	इनपुट गेट पीपहोल कनेक्शन के लिए वजन मैट्रिक्स।
डब्ल्यूसीएफ	गेट पीपहोल कनेक्शन भूलने के लिए वजन मैट्रिक्स।
wco	आउटपुट गेट पीपहोल कनेक्शन के लिए वजन मैट्रिक्स।
बी	पूर्वाग्रह वेक्टर.
मैं	पूरे समय अनुक्रम पर इनपुट गेट।
सी	पूरे समय क्रम में तन से पहले कोशिका की स्थिति।
एफ	पूरे समय अनुक्रम पर भूलने का द्वार।
हे	पूरे समय अनुक्रम पर आउटपुट गेट।
सीआई	संपूर्ण समय अनुक्रम पर सेल इनपुट.
सह	पूरे समय क्रम में तन के बाद सेल।
एच	संपूर्ण समय अनुक्रम पर आउटपुट h वेक्टर।
सीएसग्रैड	सीएस की वर्तमान ढाल.
एचग्रैड	एच वेक्टर का ग्रेडिएंट.
पीपहोल का उपयोग करें	पीपहोल वेट का उपयोग करना है या नहीं।

रिटर्न

BlockLSTMGradV2 का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <T> csPrevGrad ()

cs_prev के ग्रेडिएंट को बैक-प्रोप्ड किया जाएगा।

सार्वजनिक आउटपुट <T> hPrevGrad ()

h_prev का ग्रेडिएंट बैक-प्रोप्ड होना चाहिए।

सार्वजनिक आउटपुट <T> wGrad ()

डब्ल्यू के लिए ग्रेडिएंट को बैक-प्रोप्ड किया जाना है।

सार्वजनिक आउटपुट <T> wcfGrad ()

डब्ल्यूसीएफ को बैक-प्रॉप्ड करने के लिए ग्रेडिएंट।

सार्वजनिक आउटपुट <T> wciGrad ()

डब्ल्यूसीआई को बैक-प्रोप्ड करने के लिए ग्रेडिएंट।

सार्वजनिक आउटपुट <T> wcoGrad ()

डब्ल्यूसीओ को बैक-प्रोप्ड करने के लिए ग्रेडिएंट।

सार्वजनिक आउटपुट <T> xGrad ()

x के ग्रेडिएंट को बैक-प्रोप्ड किया जाना है।