표준 형식으로 CudnnRNN 매개변수를 검색합니다. LSTM의 프로젝션을 지원합니다.
향후 실행과 호환되는 방식으로 저장 및 복원할 수 있는 불투명 매개변수 버퍼에서 가중치 세트를 검색합니다.
params 버퍼는 다른 GPU에서 호환되지 않을 수 있습니다. 따라서 모든 저장 및 복원은 표준 가중치 및 편향으로 변환되어야 합니다.
num_layers: RNN 모델의 레이어 수를 지정합니다. num_units: 숨겨진 상태의 크기를 지정합니다. input_size: 입력 상태의 크기를 지정합니다. num_params_weights: 모든 레이어에 대한 가중치 매개변수 매트릭스의 수. num_params_biases: 모든 레이어에 대한 바이어스 매개변수 벡터의 수. 가중치: 저장 및 복원에 사용할 수 있는 표준 형태의 가중치입니다. 그들은 다른 세대에 걸쳐 호환될 가능성이 더 높습니다. 편향(bias): 저장 및 복원에 사용할 수 있는 편향의 정식 형태입니다. 그들은 다른 세대에 걸쳐 호환될 가능성이 더 높습니다. rnn_mode: RNN 모델의 유형을 나타냅니다. input_mode: 첫 번째 레이어 이전의 입력과 실제 계산 사이에 선형 투영이 있는지 여부를 나타냅니다. 'skip_input'은 input_size == num_units인 경우에만 허용됩니다. input_size == num_units인 경우 'auto_select'는 'skip_input'을 의미합니다. 그렇지 않으면 'linear_input'을 의미합니다. 방향: 양방향 모델을 사용할지 여부를 나타냅니다. dir = (방향 == 양방향) ? 2 : 1 탈락 : 탈락 확률. 0으로 설정하면 드롭아웃이 비활성화됩니다. 시드(seed): 드롭아웃을 초기화하기 위한 시드의 첫 번째 부분입니다. seed2: 드롭아웃을 초기화하기 위한 시드의 두 번째 부분입니다. num_proj: 투영 행렬의 출력 차원입니다. None 또는 0이면 투영이 수행되지 않습니다.
중첩 클래스
| 수업 | CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | CudnnRNNParamsToCanonicalV2 의 선택적 속성 | |
공개 방법
| 목록< 출력 <T>> | 편견 () |
| static <T 확장 번호> CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T> | |
| 정적 CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | 방향 (끈 방향) |
| 정적 CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | 드롭아웃 (플로트 드롭아웃) |
| 정적 CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | inputMode (문자열 inputMode) |
| 정적 CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | numProj (긴 numProj) |
| 정적 CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | rnnMode (문자열 rnnMode) |
| 정적 CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | 종자 (긴 종자) |
| 정적 CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | 시드2 (긴 시드2) |
| 목록< 출력 <T>> | 무게 () |
상속된 메서드
공개 방법
public static CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T> create ( Scope 범위, Operand <Integer> numLayers, Operand <Integer> numUnits, Operand <Integer> inputSize, Operand <T> params, Long numParamsWeights, Long numParamsBiases, Options... 옵션)
새로운 CudnnRNNParamsToCanonicalV2 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- CudnnRNNParamsToCanonicalV2의 새 인스턴스