CudnnRNNパラメータを標準形式から使用可能な形式に変換します。 LSTMでの射影をサポートします。
重みのセットを不透明なparamsバッファーに書き込み、今後のトレーニングや推論で使用できるようにします。
paramsバッファーは異なるGPU間で互換性がない場合があることに注意してください。したがって、保存と復元は、正規の重みとバイアスとの間で変換する必要があります。
num_layers：RNNモデルのレイヤー数を指定します。 num_units：非表示状態のサイズを指定します。 input_size：入力状態のサイズを指定します。ウェイト：保存と復元に使用できるウェイトの標準形。それらは、異なる世代間で互換性がある可能性が高くなります。バイアス：保存と復元に使用できるバイアスの標準形。それらは、異なる世代間で互換性がある可能性が高くなります。 num_params_weights：すべてのレイヤーの重みパラメーター行列の数。 num_params_biases：すべてのレイヤーのバイアスパラメーターベクトルの数。 rnn_mode：RNNモデルのタイプを示します。 input_mode：入力と最初のレイヤーの前の実際の計算の間に線形射影があるかどうかを示します。 'skip_input'は、input_size == num_unitsの場合にのみ許可されます。 'auto_select'は、input_size == num_unitsの場合、 'skip_input'を意味します。それ以外の場合は、「linear_input」を意味します。方向：双方向モデルを使用するかどうかを示します。 dir =（方向==双方向）？ 2：1ドロップアウト：ドロップアウト確率。 0に設定すると、ドロップアウトは無効になります。シード：ドロップアウトを初期化するシードの最初の部分。 seed2：ドロップアウトを初期化するシードの2番目の部分。 num_proj：射影行列の出力次元。 Noneまたは0の場合、投影は実行されません。
ネストされたクラス
| クラス | CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | 以下のためのオプションの属性CudnnRNNCanonicalToParamsV2 | |
パブリックメソッド
| 出力<T> | asOutput （） テンソルのシンボリックハンドルを返します。 |
| 静的<Tが数拡張> CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T> | |
| 静的CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | 方向（文字列の方向） |
| 静的CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | ドロップアウト（フロートドロップアウト） |
| 静的CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | INPUTMODE （文字列INPUTMODE） |
| 静的CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | numProj （ロングnumProj） |
| 出力<T> | params （） |
| 静的CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | rnnMode （文字列rnnMode） |
| 静的CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | シード（種子ロング） |
| 静的CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | seed2 （ロングseed2） |
継承されたメソッド
パブリックメソッド
公共の出力<T> asOutput（）
テンソルのシンボリックハンドルを返します。
TensorFlow操作への入力は、別のTensorFlow操作の出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリックハンドルを取得するために使用されます。
パブリック静的CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T>（作成スコープスコープ、オペランド<整数> numLayers、オペランド<整数> numUnits、オペランド<整数> inputSize、反復処理可能<オペランド<T >>重み、反復処理可能<オペランド<T >>バイアスを、オプション.. 。オプション）
新しいCudnnRNNCanonicalToParamsV2操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| オプション | オプションの属性値を運ぶ |
戻り値
- CudnnRNNCanonicalToParamsV2の新しいインスタンス