CudnnRNNBackprop

सार्वजनिक अंतिम वर्ग CudnnRNNBackprop

CudnnRNNV3 का बैकप्रॉप चरण।

आरएनएन में डेटा और वज़न दोनों के बैकप्रॉप की गणना करें। CudnnRNNBackprop की तुलना में अतिरिक्त "अनुक्रम_लंबाई" इनपुट लेता है।

rnn_mode: RNN मॉडल के प्रकार को इंगित करता है। इनपुट_मोड: इंगित करता है कि पहली परत से पहले इनपुट और वास्तविक गणना के बीच एक रैखिक प्रक्षेपण है या नहीं। 'स्किप_इनपुट' की अनुमति केवल तभी होती है जब इनपुट_साइज़ == num_units; 'ऑटो_सेलेक्ट' का तात्पर्य 'स्किप_इनपुट' से है जब इनपुट_साइज़ == num_units; अन्यथा, इसका तात्पर्य 'रैखिक_इनपुट' है। दिशा: इंगित करता है कि क्या द्विदिश मॉडल का उपयोग किया जाएगा। "यूनिडायरेक्शनल" या "द्विदिशात्मक" होना चाहिए। ड्रॉपआउट: ड्रॉपआउट संभावना. जब 0 पर सेट किया जाता है, तो ड्रॉपआउट अक्षम हो जाता है। बीज: ड्रॉपआउट आरंभ करने के लिए बीज का पहला भाग। बीज 2: ड्रॉपआउट प्रारंभ करने के लिए बीज का दूसरा भाग। इनपुट: यदि टाइम_मेजर सत्य है, तो यह [seq_length, बैच_साइज, इनपुट_साइज] के आकार वाला एक 3-डी टेंसर है। यदि टाइम_मेजर गलत है, तो आकार [बैच_साइज, सीक_लेंथ, इनपुट_साइज] है। इनपुट_एच: यदि टाइम_मेजर सत्य है, तो यह [num_layer * dir, Batch_size, num_units] के आकार वाला एक 3-डी टेंसर है। यदि टाइम_मेजर गलत है, तो आकार [बैच_साइज, नंबर_लेयर * डीआईआर, नंबर_यूनिट्स] है। इनपुट_सी: एलएसटीएम के लिए, [num_layer * dir, Batch, num_units] आकार वाला एक 3-डी टेंसर। अन्य मॉडलों के लिए, इसे नजरअंदाज कर दिया जाता है। पैरामीटर्स: एक 1-डी टेंसर जिसमें एक अपारदर्शी लेआउट में वजन और पूर्वाग्रह शामिल होते हैं। आकार CudnnRNNParamsSize के माध्यम से बनाया जाना चाहिए, और अलग से प्रारंभ किया जाना चाहिए। ध्यान दें कि वे विभिन्न पीढ़ियों में संगत नहीं हो सकते हैं। इसलिए अनुक्रम_लंबाई को सहेजना और पुनर्स्थापित करना एक अच्छा विचार है: प्रत्येक इनपुट अनुक्रम की लंबाई का एक वेक्टर। आउटपुट: यदि टाइम_मेजर सत्य है, तो यह [seq_length, Batch_size, dir * num_units] आकार वाला एक 3-डी टेंसर है। यदि टाइम_मेजर गलत है, तो आकार [बैच_साइज, सीक_लेंथ, डीआईआर * num_units] है। आउटपुट_एच: इनपुट_एच का आकार समान है। आउटपुट_सी: एलएसटीएम के लिए इनपुट_सी के समान आकार। अन्य मॉडलों के लिए एक खाली टेंसर। आउटपुट_बैकप्रॉप: फॉरवर्ड पास में आउटपुट के समान आकार वाला एक 3-डी टेंसर। आउटपुट_एच_बैकप्रॉप: फॉरवर्ड पास में आउटपुट_एच के समान आकार वाला एक 3-डी टेंसर। आउटपुट_सी_बैकप्रॉप: फॉरवर्ड पास में आउटपुट_सी के समान आकार वाला एक 3-डी टेंसर। टाइम_मेजर: इंगित करता है कि इनपुट/आउटपुट प्रारूप टाइम मेजर है या बैच मेजर। रिज़र्व_स्पेस: फॉरवर्ड ऑपरेशन में वही रिज़र्व_स्पेस उत्पन्न होता है। इनपुट_बैकप्रॉप: फॉरवर्ड पास में इनपुट के लिए बैकप्रॉप। इनपुट के समान आकार है. इनपुट_एच_बैकप्रॉप: फॉरवर्ड पास में इनपुट_एच का बैकप्रॉप। इनपुट_एच के समान आकार है। इनपुट_सी_बैकप्रॉप: फॉरवर्ड पास में इनपुट_सी का बैकप्रॉप। इसका आकार इनपुट_सी जैसा ही है। पैराम्स_बैकप्रॉप: फॉरवर्ड पास में पैराम्स बफ़र का बैकप्रॉप। पैरामीटर्स के समान आकार है।

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा

CudnnRNNBackprop.विकल्प

CudnnRNNBackprop के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी

OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <T TNumber > CudnnRNNBackprop <T> बढ़ाता है	बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <T> इनपुटH, ऑपरेंड <T> इनपुटC, ऑपरेंड <T> पैरामीटर, ऑपरेंड < TInt32 > अनुक्रम लंबाई, ऑपरेंड <T> आउटपुट, ऑपरेंड <T> आउटपुटH, ऑपरेंड <T > आउटपुटसी, ऑपरेंड <टी> आउटपुटबैकप्रॉप, ऑपरेंड <टी> आउटपुटएचबैकप्रॉप, ऑपरेंड <टी> आउटपुटसीबैकप्रॉप, ऑपरेंड <टी> रिजर्वस्पेस, ऑपरेंड <?> होस्टरिजर्व्ड, विकल्प... विकल्प) एक नए CudnnRNNBackprop ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर CudnnRNNBackprop.Options	दिशा (स्ट्रिंग दिशा)
स्थिर CudnnRNNBackprop.Options	ड्रॉपआउट (फ्लोट ड्रॉपआउट)
आउटपुट <T>	इनपुटबैकप्रॉप ()
आउटपुट <T>	इनपुटसीबैकप्रॉप ()
आउटपुट <T>	इनपुटएचबैकप्रॉप ()
स्थिर CudnnRNNBackprop.Options	इनपुटमोड (स्ट्रिंग इनपुटमोड)
स्थिर CudnnRNNBackprop.Options	numProj (लंबा numProj)
आउटपुट <T>	पैराम्सबैकप्रॉप ()
स्थिर CudnnRNNBackprop.Options	आरएनएनमोड (स्ट्रिंग आरएनएनमोड)
स्थिर CudnnRNNBackprop.Options	बीज (लंबा बीज)
स्थिर CudnnRNNBackprop.Options	बीज2 (लंबा बीज2)
स्थिर CudnnRNNBackprop.Options	टाइममेजर (बूलियन टाइममेजर)

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "CudnnRNNBackpropV3"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक CudnnRNNBackprop <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <T> इनपुटH, ऑपरेंड <T> इनपुटC, ऑपरेंड <T> पैराम्स, ऑपरेंड < TInt32 > अनुक्रम लंबाई, ऑपरेंड <T> आउटपुट, ऑपरेंड <T > आउटपुटएच, ऑपरेंड <टी> आउटपुटसी, ऑपरेंड <टी> आउटपुटबैकप्रॉप, ऑपरेंड <टी> आउटपुटएचबैकप्रॉप, ऑपरेंड <टी> आउटपुटसीबैकप्रॉप, ऑपरेंड <टी> रिजर्वस्पेस, ऑपरेंड <?> होस्टरिजर्व्ड, विकल्प... विकल्प)

एक नए CudnnRNNBackprop ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

रिटर्न

• CudnnRNNBackprop का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक CudnnRNNBackprop.Options दिशा (स्ट्रिंग दिशा)

सार्वजनिक स्थैतिक CudnnRNNBackprop.Options ड्रॉपआउट (फ्लोट ड्रॉपआउट)

सार्वजनिक आउटपुट <T> इनपुटबैकप्रॉप ()

सार्वजनिक आउटपुट <टी> इनपुटसीबैकप्रॉप ()

सार्वजनिक आउटपुट <T> इनपुटHBackprop ()

सार्वजनिक स्थैतिक CudnnRNNBackprop.Options इनपुटमोड (स्ट्रिंग इनपुटमोड)

सार्वजनिक स्थैतिक CudnnRNNBackprop.Options numProj (लंबा numProj)

सार्वजनिक आउटपुट <T> पैरामीटरबैकप्रॉप ()

सार्वजनिक स्थैतिक CudnnRNNBackprop.Options rnnMode (स्ट्रिंग rnnMode)

सार्वजनिक स्थैतिक CudnnRNNBackprop.Options बीज (लंबा बीज)

सार्वजनिक स्थैतिक CudnnRNNBackprop.ऑप्शंस सीड2 (लंबा सीड2)

सार्वजनिक स्थैतिक CudnnRNNBackprop.Options टाइममेजर (बूलियन टाइममेजर)