CudnnRnnParamsSize

वज़न के आकार की गणना करता है जिसका उपयोग Cudnn RNN मॉडल द्वारा किया जा सकता है।

वह पैरामीटर आकार लौटाएं जिसका उपयोग Cudnn RNN मॉडल द्वारा किया जा सकता है। बाद में वजन आवंटन और आरंभीकरण में इस आकार का उपयोग किया जाना चाहिए।

num_layers: RNN मॉडल में परतों की संख्या निर्दिष्ट करता है। num_units: छिपी हुई स्थिति का आकार निर्दिष्ट करता है। इनपुट_आकार: इनपुट स्थिति का आकार निर्दिष्ट करता है। rnn_mode: RNN मॉडल के प्रकार को इंगित करता है। इनपुट_मोड: इंगित करें कि क्या इनपुट और पहली परत से पहले वास्तविक गणना के बीच एक रैखिक प्रक्षेपण है। 'स्किप_इनपुट' की अनुमति केवल तभी होती है जब इनपुट_साइज़ == num_units; 'ऑटो_सेलेक्ट' का तात्पर्य 'स्किप_इनपुट' से है जब इनपुट_साइज़ == num_units; अन्यथा, इसका तात्पर्य 'रैखिक_इनपुट' है। दिशा: इंगित करता है कि क्या द्विदिश मॉडल का उपयोग किया जाएगा। डीआईआर = (दिशा == द्विदिश)? 2:1 ड्रॉपआउट: ड्रॉपआउट संभावना। जब 0 पर सेट किया जाता है, तो ड्रॉपआउट अक्षम हो जाता है। बीज: ड्रॉपआउट आरंभ करने के लिए बीज का पहला भाग। बीज 2: ड्रॉपआउट प्रारंभ करने के लिए बीज का दूसरा भाग। पैराम्स_साइज़: पैराम्स बफ़र का आकार जिसे इस आरएनएन मॉडल के लिए आवंटित और आरंभ किया जाना चाहिए। ध्यान दें कि यह पैरामीटर बफ़र सभी GPU के साथ संगत नहीं हो सकता है। कृपया CudnnRNNParamsWeights और CudnnRNNParamsBiases को इस तरह से सहेजने और पुनर्स्थापित करने के लिए उपयोग करें जो विभिन्न रनों के लिए संगत हो।