CudnnRNNBackprop

パブリック最終クラスCudnnRNNBackprop

CudnnRNNV3 のバックプロップ ステップ。

RNN でデータと重みの両方の逆伝播を計算します。 CudnnRNNBackprop よりも追加の「sequence_lengths」入力を受け取ります。

rnn_mode: RNN モデルのタイプを示します。 input_mode: 入力と最初の層の前の実際の計算の間に線形投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。 input_size == num_units の場合、「auto_select」は「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: 双方向モデルが使用されるかどうかを示します。 「単方向」または「双方向」である必要があります。ドロップアウト: ドロップアウトの確率。 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。 input: time_major が true の場合、これは [seq_length、batch_size、input_size] の形状を持つ 3 次元テンソルです。 time_major が false の場合、形状は [batch_size, seq_length, input_size] です。 input_h: time_major が true の場合、これは [num_layer * dir, batch_size, num_units] の形状を持つ 3 次元テンソルです。 time_major が false の場合、形状は [batch_size, num_layer * dir, num_units] になります。 input_c: LSTM の場合、[num_layer * dir, batch, num_units] の形状を持つ 3 次元テンソル。それ以外のモデルでは無視されます。 params: 不透明なレイアウトの重みとバイアスを含む 1 次元テンソル。サイズは CudnnRNNParamsSize を通じて作成し、個別に初期化する必要があります。世代が異なると互換性がない可能性があることに注意してください。したがって、各入力シーケンスの長さのベクトルである sequence_lengths を保存して復元することをお勧めします。出力: time_major が true の場合、これは [seq_length、batch_size、dir * num_units] の形状を持つ 3 次元テンソルです。 time_major が false の場合、形状は [batch_size, seq_length, dir * num_units] になります。 Output_h: 同じ形状に input_h があります。 Output_c: LSTM の input_c と同じ形状。他のモデルの空のテンソル。 Output_backprop: フォワード パスの出力と同じ形状を持つ 3 次元テンソル。 Output_h_backprop: フォワード パスの Output_h と同じ形状を持つ 3 次元テンソル。 Output_c_backprop: フォワード パスの Output_c と同じ形状を持つ 3 次元テンソル。 time_major: 入出力形式がタイム メジャーかバッチ メジャーかを示します。 reserve_space: 転送操作で生成されるのと同じreserve_space。 input_backprop: フォワード パスで入力するバックプロップ。入力と同じ形状になります。 input_h_backprop: フォワード パスでの input_h へのバックプロップ。 input_h と同じ形状を持ちます。 input_c_backprop: フォワード パスでの input_c へのバックプロップ。 input_c と同じ形状です。 params_backprop: フォワード パスの params バッファへのバックプロップ。 paramsと同じ形状です。

ネストされたクラス

クラスCudnnRNNBackprop.Options CudnnRNNBackpropのオプションの属性

定数

OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TNumber > CudnnRNNBackprop <T>
create ( Scopeスコープ、オペランド<T> 入力、オペランド<T> 入力 H、オペランド<T> 入力 C、オペランド<T> パラメータ、オペランド< TInt32 > sequenceLengths、オペランド<T> 出力、オペランド<T> 出力 H、オペランド<T >outputC、オペランド<T>outputBackprop、オペランド<T>outputHBackprop、オペランド<T>outputCBackprop、オペランド<T>reserveSpace、オペランド<?>hostReserved、オプション...オプション)
新しい CudnnRNNBackprop 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。
静的CudnnRNNBackprop.Options
方向(弦方向)
静的CudnnRNNBackprop.Options
ドロップアウト(フロートドロップアウト)
出力<T>
出力<T>
出力<T>
静的CudnnRNNBackprop.Options
inputMode (文字列入力モード)
静的CudnnRNNBackprop.Options
numProj (長い numProj)
出力<T>
静的CudnnRNNBackprop.Options
rnnMode (文字列 rnnMode)
静的CudnnRNNBackprop.Options
種子(長い種子)
静的CudnnRNNBackprop.Options
シード2 (ロングシード2)
静的CudnnRNNBackprop.Options
timeMajor (ブール値の timeMajor)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "CudnnRNNBackpropV3"

パブリックメソッド

public static CudnnRNNBackprop <T> create (スコープスコープ、オペランド<T> 入力、オペランド<T> 入力 H、オペランド<T> 入力 C、オペランド<T> パラメータ、オペランド< TInt32 > sequenceLengths、オペランド<T> 出力、オペランド<T >outputH、オペランド<T>outputC、オペランド<T>outputBackprop、オペランド<T>outputHBackprop、オペランド<T>outputCBackprop、オペランド<T>reserveSpace、オペランド<?>hostReserved、オプション...オプション)

新しい CudnnRNNBackprop 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持ちます
戻り値
  • CudnnRNNBackprop の新しいインスタンス

public static CudnnRNNBackprop.Options方向(文字列方向)

public static CudnnRNNBackprop.Optionsドロップアウト(Float ドロップアウト)

public Output <T> inputBackprop ()

public Output <T> inputCBackprop ()

public Output <T> inputHBackprop ()

public static CudnnRNNBackprop.Options inputMode (String inputMode)

public static CudnnRNNBackprop.Options numProj (Long numProj)

public Output <T> paramsBackprop ()

public static CudnnRNNBackprop.Options rnnMode (String rnnMode)

public static CudnnRNNBackprop.Optionsシード(ロングシード)

public static CudnnRNNBackprop.Optionsシード 2 (ロング シード 2)

public static CudnnRNNBackprop.Options timeMajor (ブール値 timeMajor)