Un RNN respaldado por cuDNN.
Calcula el RNN a partir de los estados de entrada e inicial, con respecto al búfer de parámetros. Acepta una entrada adicional "sequence_lengths" que CudnnRNN.
rnn_mode: Indica el tipo de modelo RNN. input_mode: Indica si hay una proyección lineal entre la entrada y el cálculo real antes de la primera capa. 'skip_input' solo se permite cuando input_size == num_units; 'auto_select' implica 'skip_input' cuando input_size == num_units; de lo contrario, implica 'linear_input'. direction: Indica si se utilizará un modelo bidireccional. Debe ser "unidireccional" o "bidireccional". abandono: probabilidad de abandono. Cuando se establece en 0., la deserción está deshabilitada. semilla: La primera parte de una semilla para inicializar la deserción. seed2: la segunda parte de una semilla para inicializar la deserción. input: Si time_major es verdadero, este es un tensor 3-D con la forma de [seq_length, batch_size, input_size]. Si time_major es falso, la forma es [batch_size, seq_length, input_size]. input_h: Si time_major es verdadero, este es un tensor 3-D con la forma de [num_layer * dir, batch_size, num_units]. Si time_major es falso, la forma es [batch_size, num_layer * dir, num_units]. input_c: para LSTM, un tensor 3D con la forma de [num_layer * dir, batch, num_units]. Para otros modelos, se ignora. params: un tensor 1-D que contiene los pesos y los sesgos en un diseño opaco. El tamaño debe crearse mediante CudnnRNNParamsSize e inicializarse por separado. Tenga en cuenta que es posible que no sean compatibles entre distintas generaciones. Por lo tanto, es una buena idea guardar y restaurar sequence_lengths: un vector de longitudes de cada secuencia de entrada. salida: si time_major es verdadero, este es un tensor 3-D con la forma de [seq_length, batch_size, dir * num_units]. Si time_major es falso, la forma es [batch_size, seq_length, dir * num_units]. output_h: la misma forma tiene input_h. output_c: la misma forma que input_c para LSTM. Un tensor vacío para otros modelos. is_training: Indica si esta operación se usa para inferencia o entrenamiento. time_major: indica si el formato de entrada / salida es time major o batch major. reserve_space: un tensor opaco que se puede usar en el cálculo de backprop. Solo se produce si is_training es verdadero.
Clases anidadas
| clase | CudnnRNNV3.Options | Atributos opcionales para CudnnRNNV3 | |
Métodos públicos
| estático <T extiende Número> CudnnRNNV3 <T> | crear ( alcance de alcance, operando <T> entrada, operando <T> inputH, operando <T> inputC, operando <T> params, operando <Integer> sequenceLengths, opciones ... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación CudnnRNNV3. |
| static CudnnRNNV3.Options | dirección ( dirección de la cuerda) |
| static CudnnRNNV3.Options | |
| Salida <?> | hostReserved () |
| static CudnnRNNV3.Options | inputMode (String inputMode) |
| static CudnnRNNV3.Options | isTraining (booleano isTraining) |
| static CudnnRNNV3.Options | |
| Salida <T> | salida () |
| Salida <T> | salidaC () |
| Salida <T> | salidaH () |
| Salida <T> | reserveSpace () |
| static CudnnRNNV3.Options | rnnMode (Cadena rnnMode) |
| static CudnnRNNV3.Options | |
| static CudnnRNNV3.Options | seed2 (Semilla larga2) |
| static CudnnRNNV3.Options | timeMajor (booleano timeMajor) |
Métodos heredados
Métodos públicos
public static CudnnRNNV3 <T> crear ( alcance de alcance, operando <T> entrada, operando <T> inputH, operando <T> inputC, operando <T> params, operando <Integer> sequenceLengths, opciones ...
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación CudnnRNNV3.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de CudnnRNNV3