CudnnRNNCanonicalToParamsV2

Chuyển đổi các thông số CudnnRNN từ dạng chuẩn sang dạng có thể sử dụng được. Nó hỗ trợ trình chiếu trong LSTM.

Ghi một tập hợp trọng số vào vùng đệm thông số mờ để chúng có thể được sử dụng trong quá trình đào tạo hoặc suy luận sắp tới.

Lưu ý rằng bộ đệm thông số có thể không tương thích trên các GPU khác nhau. Vì vậy, bất kỳ thao tác lưu và khôi phục nào cũng phải được chuyển đổi sang và từ các trọng số và độ lệch chuẩn.

num_layers: Chỉ định số lớp trong mô hình RNN. num_units: Chỉ định kích thước của trạng thái ẩn. input_size: Chỉ định kích thước của trạng thái đầu vào. trọng số: dạng trọng số chuẩn có thể được sử dụng để lưu và phục hồi. Chúng có nhiều khả năng tương thích giữa các thế hệ khác nhau. thành kiến: dạng thành kiến ​​chuẩn mực có thể được sử dụng để lưu và khôi phục. Chúng có nhiều khả năng tương thích giữa các thế hệ khác nhau. num_params_weights: số lượng ma trận tham số trọng số cho tất cả các lớp. num_params_biases: số vectơ tham số sai lệch cho tất cả các lớp. rnn_mode: Cho biết loại mô hình RNN. input_mode: Cho biết liệu có phép chiếu tuyến tính giữa đầu vào và Tính toán thực tế trước lớp đầu tiên hay không. 'skip_input' chỉ được phép khi input_size == num_units; 'auto_select' ngụ ý 'skip_input' khi input_size == num_units; mặt khác, nó ngụ ý 'tuyến tính_input'. hướng: Cho biết liệu mô hình hai chiều có được sử dụng hay không. dir = (hướng == hai chiều)? Tỷ lệ bỏ học 2 : 1: xác suất bỏ học. Khi được đặt thành 0., tính năng bỏ học bị vô hiệu hóa. hạt giống: phần đầu tiên của hạt giống để khởi tạo việc bỏ học. Seed2: phần thứ 2 của hạt giống để khởi tạo việc bỏ học. num_proj: Chiều đầu ra của ma trận chiếu. Nếu Không hoặc 0, không có phép chiếu nào được thực hiện.