CudnnRNNCanonicalToParamsV2

Convierte los parámetros de CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. Soporta la proyección en LSTM.

Escribe un conjunto de pesos en el búfer de parámetros opaco para que puedan usarse en próximos entrenamientos o inferencias.

Tenga en cuenta que es posible que el búfer de parámetros no sea compatible entre diferentes GPU. Por lo tanto, cualquier salvado y restauración debe convertirse desde y hacia los pesos y sesgos canónicos.

num_layers: especifica el número de capas en el modelo RNN. num_units: especifica el tamaño del estado oculto. input_size: especifica el tamaño del estado de entrada. pesos: la forma canónica de pesos que se pueden utilizar para guardar y restaurar. Es más probable que sean compatibles entre diferentes generaciones. Sesgos: la forma canónica de sesgos que se puede utilizar para salvar y restaurar. Es más probable que sean compatibles entre diferentes generaciones. num_params_weights: número de matriz de parámetros de peso para todas las capas. num_params_biases: número de vectores de parámetros de polarización para todas las capas. rnn_mode: Indica el tipo de modelo RNN. input_mode: indica si hay una proyección lineal entre la entrada y el cálculo real antes de la primera capa. 'skip_input' solo se permite cuando input_size == num_units; 'auto_select' implica 'skip_input' cuando input_size == num_units; de lo contrario, implica 'entrada_lineal'. dirección: Indica si se utilizará un modelo bidireccional. dir = (dirección == bidireccional)? Abandono 2:1: probabilidad de abandono. Cuando se establece en 0, el abandono está deshabilitado. semilla: la primera parte de una semilla para inicializar el abandono. semilla2: la segunda parte de una semilla para inicializar el abandono. num_proj: la dimensionalidad de salida para las matrices de proyección. Si es Ninguno o 0, no se realiza ninguna proyección.