CudnnRNNV3

الطبقة النهائية العامة CudnnRNNV3

شبكة RNN مدعومة بـ cuDNN.

يحسب RNN من المدخلات والحالات الأولية، فيما يتعلق بالمخزن المؤقت للمعاملات. يقبل إدخالاً واحدًا إضافيًا "sequence_lengths" مقارنةً بـ CudnnRNN.

rnn_mode: يشير إلى نوع نموذج RNN. input_mode: يشير إلى ما إذا كان هناك إسقاط خطي بين الإدخال والحساب الفعلي قبل الطبقة الأولى. يُسمح بـ "skip_input" فقط عندما يكون input_size == num_units؛ يشير "auto_select" إلى "skip_input" عندما يكون input_size == num_units؛ وإلا فإنه يعني "الإدخال_الخطي". الاتجاه: يشير إلى ما إذا كان سيتم استخدام نموذج ثنائي الاتجاه. يجب أن تكون "أحادية الاتجاه" أو "ثنائية الاتجاه". التسرب: احتمال التسرب. عند التعيين على 0، يتم تعطيل التسرب. البذرة: الجزء الأول من البذرة لتهيئة التسرب. Seed2: الجزء الثاني من البذرة لتهيئة التسرب. الإدخال: إذا كانت قيمة time_major صحيحة، فهذا موتر ثلاثي الأبعاد على شكل [seq_length، Batch_size، input_size]. إذا كانت قيمة time_major خاطئة، فسيكون الشكل [batch_size, seq_length, input_size]. input_h: إذا كانت قيمة time_major صحيحة، فهذا موتر ثلاثي الأبعاد على شكل [num_layer * dir, Batch_size, num_units]. إذا كانت قيمة time_major خاطئة، فسيكون الشكل [batch_size, num_layer * dir, num_units]. input_c: بالنسبة إلى LSTM، موتر ثلاثي الأبعاد على شكل [num_layer * dir, Batch, num_units]. بالنسبة للنماذج الأخرى، يتم تجاهله. المعلمات: موتر أحادي الأبعاد يحتوي على الأوزان والتحيزات في تخطيط معتم. يجب إنشاء الحجم من خلال CudnnRNNParamsSize وتهيئته بشكل منفصل. لاحظ أنها قد لا تكون متوافقة عبر الأجيال المختلفة. لذلك، من الجيد حفظ واستعادة أطوال التسلسل: متجه لأطوال كل تسلسل إدخال. الإخراج: إذا كانت قيمة time_major صحيحة، فهذا موتر ثلاثي الأبعاد على شكل [seq_length, Batch_size, dir * num_units]. إذا كانت قيمة time_major خاطئة، فسيكون الشكل [batch_size, seq_length, dir * num_units]. output_h: يحتوي نفس الشكل على input_h. output_c: نفس شكل input_c لـ LSTM. موتر فارغ لنماذج أخرى. is_training: يشير إلى ما إذا كانت هذه العملية تستخدم للاستدلال أو التدريب. time_major: يشير إلى ما إذا كان تنسيق الإدخال/الإخراج هو تخصص زمني أو دفعة رئيسية. Reserve_space: موتر معتم يمكن استخدامه في حساب الدعامة الخلفية. يتم إنتاجه فقط إذا كان is_training صحيحًا.

فئات متداخلة

فصل CudnnRNNV3.Options السمات الاختيارية لـ CudnnRNNV3

الأساليب العامة

ثابت <T يمتد الرقم> CudnnRNNV3 <T>
إنشاء (نطاق النطاق ، المعامل <T> الإدخال، المعامل <T> inputH، المعامل <T> inputC، المعامل <T> المعلمات، المعامل <Integer> تسلسل أطوال، خيارات... خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية CudnnRNNV3 جديدة.
ثابت CudnnRNNV3.Options
الاتجاه (اتجاه السلسلة)
ثابت CudnnRNNV3.Options
التسرب (تعويم التسرب)
الإخراج <؟>
ثابت CudnnRNNV3.Options
وضع الإدخال (وضع إدخال السلسلة)
ثابت CudnnRNNV3.Options
isTraining (المنطقية isTraining)
ثابت CudnnRNNV3.Options
numProj (طويل numProj)
الإخراج <T>
الإخراج <T>
الإخراج <T>
الإخراج <T>
ثابت CudnnRNNV3.Options
rnnMode (سلسلة rnnMode)
ثابت CudnnRNNV3.Options
بذرة (بذور طويلة)
ثابت CudnnRNNV3.Options
بذرة 2 (بذرة طويلة 2)
ثابت CudnnRNNV3.Options
timeMajor (التوقيت المنطقي Boolean TimeMajor)

الطرق الموروثة

الأساليب العامة

إنشاء CudnnRNNV3 <T> ثابت عام ( نطاق النطاق، إدخال المعامل <T>، المعامل <T> inputH، المعامل <T> inputC، معاملات <T>، معامل <Integer> تسلسل أطوال، خيارات... خيارات)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية CudnnRNNV3 جديدة.

حدود
نِطَاق النطاق الحالي
خيارات يحمل قيم السمات الاختيارية
عائدات
  • مثيل جديد لـ CudnnRNNV3

اتجاه CudnnRNNV3.Options الثابت العام (اتجاه السلسلة)

التسرب العام الثابت CudnnRNNV3.Options (التسرب العائم)

الإخراج العام <؟> المضيفمحجوز ()

CudnnRNNV3.Options inputMode العام الثابت (String inputMode)

ثابت عام CudnnRNNV3.Options isTraining (المنطقي isTraining)

ثابت عام CudnnRNNV3.Options numProj (Long numProj)

الإخراج العام <T> الإخراج ()

الإخراج العام <T> OutputC ()

الإخراج العام <T> الإخراجH ()

الإخراج العام <T> ReserveSpace ()

ثابت عام CudnnRNNV3.Options rnnMode (سلسلة rnnMode)

بذرة CudnnRNNV3.Options الثابتة العامة (بذرة طويلة)

ثابت عام CudnnRNNV3.Options بذور 2 (بذور طويلة 2)

ثابت عام CudnnRNNV3.Options timeMajor (الوقت المنطقي Boolean timeMajor)