CudnnRNNCanonicalToParamsV2

kelas akhir publik CudnnRNNCanonicalToParamsV2

Mengonversi parameter CudnnRNN dari bentuk kanonik ke bentuk yang dapat digunakan. Ini mendukung proyeksi di LSTM.

Menulis sekumpulan bobot ke dalam buffer parameter buram sehingga dapat digunakan dalam pelatihan atau inferensi mendatang.

Perhatikan bahwa buffer params mungkin tidak kompatibel di berbagai GPU. Jadi setiap penyelamatan dan pemulihan harus dikonversi ke dan dari bobot dan bias kanonik.

num_layers: Menentukan jumlah lapisan dalam model RNN. num_units: Menentukan ukuran status tersembunyi. input_size: Menentukan ukuran status input. bobot: bentuk bobot kanonik yang dapat digunakan untuk penyimpanan dan pemulihan. Mereka lebih cenderung kompatibel antar generasi yang berbeda. bias: bentuk bias kanonik yang dapat digunakan untuk penyelamatan dan restorasi. Mereka lebih cenderung kompatibel antar generasi yang berbeda. num_params_weights: jumlah matriks parameter bobot untuk semua lapisan. num_params_biases: jumlah vektor parameter bias untuk semua lapisan. rnn_mode: Menunjukkan jenis model RNN. input_mode: Tunjukkan apakah ada proyeksi linier antara input dan komputasi aktual sebelum lapisan pertama. 'skip_input' hanya diperbolehkan bila input_size == num_units; 'auto_select' menyiratkan 'skip_input' ketika input_size == num_units; jika tidak, ini berarti 'input_linier'. arah: Menunjukkan apakah model dua arah akan digunakan. dir = (arah == dua arah) ? 2: 1 putus sekolah: kemungkinan putus sekolah. Jika disetel ke 0, dropout dinonaktifkan. seed: bagian pertama dari seed untuk menginisialisasi dropout. seed2: bagian ke-2 dari benih untuk menginisialisasi dropout. num_proj: Dimensi keluaran untuk matriks proyeksi. Jika Tidak Ada atau 0, tidak ada proyeksi yang dilakukan.

Kelas Bersarang

kelas CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Opsi Atribut opsional untuk CudnnRNNCanonicalToParamsV2

Metode Publik

Keluaran <T>
sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
statis <T memperluas Nomor> CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T>
buat ( Lingkup lingkup, Operand <Integer> numLayers, Operand <Integer> numUnits, Operand <Integer> inputSize, Iterable< Operand <T>> bobot, Iterable< Operand <T>> bias, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi CudnnRNNCanonicalToParamsV2 baru.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options statis
arah (arah string)
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options statis
putus sekolah (putus sekolah mengambang)
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options statis
mode masukan (Mode masukan string)
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options statis
numProj (NomorProj panjang)
Keluaran <T>
param ()
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options statis
rnnMode (String rnnMode)
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options statis
benih (biji panjang)
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options statis
seed2 (Benih panjang2)

Metode Warisan

Metode Publik

Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T> buat ( Lingkup lingkup , Operand <Integer> numLayers, Operand <Integer> numUnits, Operand <Integer> inputSize, Iterable< Operand <T>> bobot, Iterable< Operand <T>> bias, Opsi.. . pilihan)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi CudnnRNNCanonicalToParamsV2 baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru dari CudnnRNNCanonicalToParamsV2

public static CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Arah opsi (Arah string)

CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options dropout statis publik (Float dropout)

CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options inputMode statis publik (String inputMode)

public static CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options numProj (NumProj panjang)

Keluaran publik <T> params ()

CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options statis publik rnnMode (String rnnMode)

public static CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options seed (Benih panjang)

public static CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options seed2 (Benih panjang2)