CudnnRNNCanonicalToParamsV2

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

CudnnRNN パラメータを正規形式から使用可能な形式に変換します。 LSTM での投影をサポートします。

重みのセットを不透明な params バッファーに書き込み、今後のトレーニングまたは推論で使用できるようにします。

params バッファーは、異なる GPU 間で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、保存と復元は正規の重みとバイアスとの間で変換する必要があります。

num_layers: RNN モデルの層の数を指定します。 num_units: 非表示状態のサイズを指定します。 input_size: 入力ステートのサイズを指定します。重み: 保存と復元に使用できる重みの標準形式。異なる世代間でも互換性がある可能性が高くなります。バイアス: 保存と復元に使用できるバイアスの標準形式。異なる世代間でも互換性がある可能性が高くなります。 num_params_weights: すべてのレイヤーの重みパラメータ行列の数。 num_params_biases: すべてのレイヤーのバイアス パラメーター ベクトルの数。 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。 dir = (方向 == 双方向) ? 2 : 1 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。シード2: ドロップアウトを初期化するためのシードの 2 番目の部分。 num_proj: 射影行列の出力次元。 None または 0 の場合、投影は実行されません。