CudnnRNNParamsToCanonicalV2

Recupera parâmetros CudnnRNN em forma canônica. Suporta a projeção em LSTM.

Recupera um conjunto de pesos do buffer de parâmetros opaco que pode ser salvo e restaurado de maneira compatível com execuções futuras.

Observe que o buffer de parâmetros pode não ser compatível com diferentes GPUs. Portanto, qualquer salvamento e restauração devem ser convertidos de e para os pesos e preconceitos canônicos.

num_layers: especifica o número de camadas no modelo RNN. num_units: especifica o tamanho do estado oculto. input_size: especifica o tamanho do estado de entrada. num_params_weights: número da matriz de parâmetros de peso para todas as camadas. num_params_biases: número do vetor de parâmetro de polarização para todas as camadas. pesos: a forma canônica de pesos que pode ser usada para salvar e restaurar. É mais provável que sejam compatíveis entre diferentes gerações. preconceitos: a forma canônica de preconceitos que pode ser usada para salvar e restaurar. É mais provável que sejam compatíveis entre diferentes gerações. rnn_mode: Indica o tipo do modelo RNN. input_mode: indica se existe uma projeção linear entre a entrada e o cálculo real antes da primeira camada. 'skip_input' só é permitido quando input_size == num_units; 'auto_select' implica 'skip_input' quando input_size == num_units; caso contrário, implica 'linear_input'. direção: Indica se um modelo bidirecional será usado. dir = (direção == bidirecional) ? Desistência 2: 1: probabilidade de desistência. Quando definido como 0, o dropout é desabilitado. seed: a 1ª parte de uma seed para inicializar o dropout. seed2: a 2ª parte de uma semente para inicializar o dropout. num_proj: A dimensionalidade de saída para as matrizes de projeção. Se Nenhum ou 0, nenhuma projeção será executada.