CudnnRNNParamsToCanonicalV2

Pobiera parametry CudnnRNN w formie kanonicznej. Obsługuje projekcję w LSTM.

Pobiera zestaw wag z nieprzezroczystego bufora parametrów, który można zapisać i przywrócić w sposób zgodny z przyszłymi uruchomieniami.

Należy pamiętać, że bufor parametrów może nie być kompatybilny z różnymi procesorami graficznymi. Zatem wszelkie zapisy i przywracanie powinny zostać przekonwertowane na i z kanonicznych wag i odchyleń.

num_layers: Określa liczbę warstw w modelu RNN. num_units: Określa rozmiar stanu ukrytego. input_size: Określa rozmiar stanu wejściowego. num_params_weights: numer macierzy parametrów wagowych dla wszystkich warstw. num_params_biases: liczba wektorów parametrów odchylenia dla wszystkich warstw. wagi: kanoniczna forma wag, których można używać do oszczędzania i przywracania. Jest bardziej prawdopodobne, że będą kompatybilne w różnych generacjach. uprzedzenia: kanoniczna forma uprzedzeń, które można wykorzystać do oszczędzania i przywracania. Jest bardziej prawdopodobne, że będą kompatybilne w różnych generacjach. rnn_mode: Wskazuje typ modelu RNN. input_mode: Wskazuje, czy istnieje projekcja liniowa pomiędzy danymi wejściowymi a rzeczywistym obliczeniem przed pierwszą warstwą. „skip_input” jest dozwolone tylko wtedy, gdy input_size == num_units; „auto_select” oznacza „skip_input”, gdy input_size == liczba_jednostek; w przeciwnym razie oznacza to „wejście liniowe”. kierunek: wskazuje, czy będzie używany model dwukierunkowy. dir = (kierunek == dwukierunkowy)? Rezygnacja 2:1: prawdopodobieństwo rezygnacji. Po ustawieniu na 0, odrzucanie jest wyłączone. nasiono: pierwsza część materiału siewnego inicjująca porzucenie. nasiono2: druga część materiału siewnego inicjująca porzucenie. num_proj: Wymiarowość wyjściowa macierzy projekcyjnych. Jeśli Brak lub 0, nie jest wykonywana żadna projekcja.