সতর্কতা: প্রতিস্থাপন স্থিতিশীল হওয়ার পরে এই API টি অবচয় করা হয়েছে এবং টেনসরফ্লোয়ের ভবিষ্যতের সংস্করণে সরানো হবে।

CudnnRNNParamsToCanonicalV2

পাবলিক চূড়ান্ত বর্গ CudnnRNNParamsToCanonicalV2

ক্যানোনিকাল আকারে CudnnRNN প্যারামগুলি পুনরুদ্ধার করে। এটি LSTM এ অভিক্ষেপ সমর্থন করে।

অস্বচ্ছ প্যারামস বাফার থেকে ওজনের একটি সেট পুনরুদ্ধার করে যা ভবিষ্যতের রানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ উপায়ে সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করা যেতে পারে।

মনে রাখবেন যে প্যারামস বাফার বিভিন্ন GPU তে সামঞ্জস্যপূর্ণ নাও হতে পারে। সুতরাং যেকোন সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধারকে ক্যানোনিকাল ওজন এবং পক্ষপাতগুলিতে রূপান্তরিত করা উচিত।

num_layers: RNN মডেলে স্তরের সংখ্যা নির্দিষ্ট করে। num_units: লুকানো অবস্থার আকার নির্দিষ্ট করে। input_size: ইনপুট অবস্থার আকার নির্দিষ্ট করে। num_params_weights: সমস্ত স্তরের জন্য ওজন প্যারামিটার ম্যাট্রিক্সের সংখ্যা। num_params_biases: সমস্ত স্তরের জন্য বায়াস প্যারামিটার ভেক্টরের সংখ্যা। ওজন: ওজনের ক্যানোনিকাল ফর্ম যা সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধারের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। তারা বিভিন্ন প্রজন্ম জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। পক্ষপাত: পক্ষপাতের ক্যানোনিকাল ফর্ম যা সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধারের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। তারা বিভিন্ন প্রজন্ম জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। rnn_mode: RNN মডেলের ধরন নির্দেশ করে। input_mode: প্রথম স্তরের আগে ইনপুট এবং প্রকৃত গণনার মধ্যে একটি রৈখিক অভিক্ষেপ আছে কিনা তা নির্দেশ করুন। 'skip_input' শুধুমাত্র তখনই অনুমোদিত যখন input_size == num_units; 'স্বয়ংক্রিয়_নির্বাচন' বোঝায় 'skip_input' যখন input_size == num_units; অন্যথায়, এটি 'লিনিয়ার_ইনপুট' বোঝায়। দিকনির্দেশ: একটি দ্বিমুখী মডেল ব্যবহার করা হবে কিনা তা নির্দেশ করে। dir = (নির্দেশ == দ্বিমুখী)? 2 : 1 ড্রপআউট: ড্রপআউট সম্ভাবনা। 0 এ সেট করা হলে, ড্রপআউট অক্ষম করা হয়। বীজ: ড্রপআউট শুরু করার জন্য একটি বীজের ১ম অংশ। বীজ 2: ড্রপআউট শুরু করার জন্য একটি বীজের 2য় অংশ। num_proj: প্রজেকশন ম্যাট্রিক্সের জন্য আউটপুট মাত্রা। যদি কোনটি না বা 0, কোন অভিক্ষেপ সঞ্চালিত হয় না।

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য CudnnRNNParamsToCanonicalV2

পাবলিক পদ্ধতি

তালিকা < আউটপুট <টি >>
স্ট্যাটিক <টি নম্বর প্রসারিত> CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <টি>
তৈরি ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <integer> numLayers, প্রতীক <integer> numUnits, প্রতীক <integer> inputSize, প্রতীক <টি> প্যারাম, লং numParamsWeights, লং numParamsBiases, বিকল্পসমূহ ... অপশন)
একটি নতুন CudnnRNNParamsToCanonicalV2 অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options
অভিমুখ (স্ট্রিং দিক)
স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options
ঝরে পড়া (float ড্রপআউট)
স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options
inputMode (স্ট্রিং inputMode)
স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options
numProj (দীর্ঘ numProj)
স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options
rnnMode (স্ট্রিং rnnMode)
স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options
বীজ (দীর্ঘ বীজ)
স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options
seed2 (দীর্ঘ seed2)
তালিকা < আউটপুট <টি >>

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

প্রকাশ্য তালিকা < আউটপুট <টি >> গোঁড়ামির ()

পাবলিক স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <টি> তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <integer> numLayers, প্রতীক <integer> numUnits, প্রতীক <integer> inputSize, প্রতীক <টি> প্যারাম, লং numParamsWeights, লং numParamsBiases, বিকল্পসমূহ ... অপশন)

একটি নতুন CudnnRNNParamsToCanonicalV2 অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
বিকল্প ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে
রিটার্নস
  • CudnnRNNParamsToCanonicalV2 এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options দিক (স্ট্রিং দিক)

পাবলিক স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options ড্রপআউট (float ড্রপআউট)

পাবলিক স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options inputMode (স্ট্রিং inputMode)

পাবলিক স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options numProj (দীর্ঘ numProj)

পাবলিক স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options rnnMode (স্ট্রিং rnnMode)

পাবলিক স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options বীজ (দীর্ঘ বীজ)

পাবলিক স্ট্যাটিক CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options seed2 (দীর্ঘ seed2)

প্রকাশ্য তালিকা < আউটপুট <টি >> ওজন ()