CudnnRnnParamsSize

ওজনের আকার গণনা করে যা একটি Cudnn RNN মডেল ব্যবহার করতে পারে।

Cudnn RNN মডেল দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে এমন প্যারামের আকার ফেরত দিন। পরবর্তী ওজন বরাদ্দ এবং আরম্ভ এই আকার ব্যবহার করা উচিত.

num_layers: RNN মডেলে স্তরের সংখ্যা নির্দিষ্ট করে। num_units: লুকানো অবস্থার আকার নির্দিষ্ট করে। input_size: ইনপুট অবস্থার আকার নির্দিষ্ট করে। rnn_mode: RNN মডেলের ধরন নির্দেশ করে। input_mode: প্রথম স্তরের আগে ইনপুট এবং প্রকৃত গণনার মধ্যে একটি রৈখিক অভিক্ষেপ আছে কিনা তা নির্দেশ করুন। 'skip_input' শুধুমাত্র তখনই অনুমোদিত যখন input_size == num_units; 'স্বয়ংক্রিয়_নির্বাচন' বোঝায় 'skip_input' যখন input_size == num_units; অন্যথায়, এটি 'লিনিয়ার_ইনপুট' বোঝায়। দিকনির্দেশ: একটি দ্বিমুখী মডেল ব্যবহার করা হবে কিনা তা নির্দেশ করে। dir = (নির্দেশ == দ্বিমুখী)? 2 : 1 ড্রপআউট: ড্রপআউট সম্ভাবনা। 0 এ সেট করা হলে, ড্রপআউট অক্ষম করা হয়। বীজ: ড্রপআউট শুরু করার জন্য একটি বীজের 1ম অংশ। বীজ 2: ড্রপআউট শুরু করার জন্য একটি বীজের 2য় অংশ। params_size: প্যারামস বাফারের আকার যা এই RNN মডেলের জন্য বরাদ্দ করা এবং আরম্ভ করা উচিত। মনে রাখবেন যে এই প্যারামস বাফারটি জিপিইউ জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ নাও হতে পারে। অনুগ্রহ করে CudnnRNNParamsWeights এবং CudnnRNNParamsBiases ব্যবহার করুন সেগুলিকে সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করার জন্য বিভিন্ন রান জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ।