Convertit les paramètres CudnnRNN de la forme canonique en forme utilisable. Il prend en charge la projection dans LSTM.
Écrit un ensemble de poids dans le tampon de paramètres opaque afin qu'ils puissent être utilisés dans les formations ou inférences à venir.
Notez que le tampon de paramètres peut ne pas être compatible entre différents GPU. Ainsi, toute sauvegarde et restauration doit être convertie vers et depuis les poids et biais canoniques.
num_layers : spécifie le nombre de couches dans le modèle RNN. num_units : spécifie la taille de l'état caché. input_size : Spécifie la taille de l’état d’entrée. poids : la forme canonique des poids qui peuvent être utilisés pour la sauvegarde et la restauration. Ils sont plus susceptibles d’être compatibles entre les différentes générations. biais : la forme canonique des biais qui peuvent être utilisés pour la sauvegarde et la restauration. Ils sont plus susceptibles d’être compatibles entre les différentes générations. num_params_weights : nombre de matrices de paramètres de poids pour toutes les couches. num_params_biases : nombre de vecteurs de paramètres de biais pour toutes les couches. rnn_mode : Indique le type du modèle RNN. input_mode : indique s'il existe une projection linéaire entre l'entrée et le calcul réel avant la première couche. 'skip_input' n'est autorisé que lorsque input_size == num_units ; 'auto_select' implique 'skip_input' lorsque input_size == num_units ; sinon, cela implique 'linear_input'. direction : Indique si un modèle bidirectionnel sera utilisé. dir = (direction == bidirectionnel) ? 2 : 1 abandon : probabilité d’abandon. Lorsqu'il est défini sur 0, la suppression est désactivée. seed : la 1ère partie d'une graine pour initialiser le dropout. seed2 : la 2ème partie d'une graine pour initialiser l'abandon. num_proj : la dimensionnalité de sortie pour les matrices de projection. Si Aucun ou 0, aucune projection n’est effectuée.
Classes imbriquées
| classe | CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNCanonicalToParamsV2 | |
Méthodes publiques
| Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique d'un tenseur. |
| statique <T étend le nombre> CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T> | |
| statique CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | direction (direction de la chaîne) |
| statique CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | abandon (abandon flottant) |
| statique CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | inputMode (chaîne inputMode) |
| statique CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | numProj (numProj long) |
| Sortie <T> | paramètres () |
| statique CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | rnnMode (Chaîne rnnMode) |
| statique CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | graine (graine longue) |
| statique CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | graine2 (graine longue2) |
Méthodes héritées
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T> créer ( Portée de portée , Opérande <Integer> numLayers, Opérande <Integer> numUnits, Opérande <Integer> inputSize, Iterable< Operand <T>> poids, Iterable< Operand <T>> biais, Options. .options )
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération CudnnRNNCanonicalToParamsV2.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| choix | porte des valeurs d'attributs facultatifs |
Retour
- une nouvelle instance de CudnnRNNCanonicalToParamsV2