צעד אחורי של CudnnRNNV3.
חשב את ההשעיה האחורית של הנתונים והמשקלים ב-RNN. לוקח קלט נוסף של "sequence_lengths" מאשר CudnnRNNBackprop.
rnn_mode: מציין את סוג דגם ה-RNN. input_mode: מציין אם יש השלכה ליניארית בין הקלט לחישוב בפועל לפני השכבה הראשונה. 'skip_input' מותר רק כאשר input_size == num_units; 'auto_select' מרמז על 'skip_input' כאשר input_size == num_units; אחרת, זה מרמז על 'קלט_ליניארי'. כיוון: מציין אם ייעשה שימוש במודל דו-כיווני. צריך להיות "חד-כיווני" או "דו-כיווני". נשירה: הסתברות נשירה. כאשר מוגדר ל-0., נשירה מושבתת. seed: החלק הראשון של זרע כדי לאתחל נשירה. seed2: החלק השני של זרע כדי לאתחל נשירה. קלט: אם time_major נכון, זהו טנזור תלת-ממדי עם הצורה של [seq_length, batch_size, input_size]. אם time_major הוא false, הצורה היא [batch_size, seq_length, input_size]. input_h: אם time_major נכון, זהו טנזור תלת-ממדי עם הצורה של [num_layer * dir, batch_size, num_units]. אם time_major הוא false, הצורה היא [אצווה_גודל, num_layer * dir, num_units]. input_c: עבור LSTM, טנזור תלת-ממדי עם הצורה של [num_layer * dir, batch, num_units]. עבור דגמים אחרים, זה מתעלם. params: טנזור 1-D המכיל את המשקולות וההטיות בפריסה אטומה. יש ליצור את הגודל דרך CudnnRNNParamsSize, ולאתחל בנפרד. שים לב שייתכן שהם לא תואמים לדורות שונים. אז זה רעיון טוב לשמור ולשחזר sequence_lengths: וקטור של אורכים של כל רצף קלט. פלט: אם time_major נכון, זהו טנזור תלת-ממדי עם הצורה של [seq_length, batch_size, dir * num_units]. אם time_major הוא false, הצורה היא [batch_size, seq_length, dir * num_units]. output_h: לאותה צורה יש input_h. output_c: אותה צורה כמו input_c עבור LSTM. טנסור ריק עבור דגמים אחרים. output_backprop: טנזור תלת מימדי עם אותה צורה כמו פלט במעבר קדימה. output_h_backprop: טנזור תלת מימדי עם אותה צורה כמו output_h במעבר קדימה. output_c_backprop: טנזור תלת מימדי עם אותה צורה כמו output_c במעבר קדימה. time_major: מציין אם פורמט הקלט/פלט הוא זמן עיקרי או אצווה עיקרי. reserve_space: אותו reserve_space שנוצר בפעולה קדימה. input_backprop: האחורי לקלט במעבר קדימה. בעל צורה זהה לקלט. input_h_backprop: ה-backprop ל-input_h במעבר קדימה. בעל אותה צורה כמו input_h. input_c_backprop: ה-backprop ל-input_c במעבר קדימה. בעל אותה צורה כמו input_c. params_backprop: ה-backprop למאגר ה-params במעבר קדימה. בעל צורה זהה ל-params.
כיתות מקוננות
| מעמד | CudnnRNNBackprop.Options | תכונות אופציונליות עבור CudnnRNNBackprop | |
קבועים
| חוּט | OP_NAME | השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow |
שיטות ציבוריות
| סטטי <T מרחיב TNummer > CudnnRNNBackprop <T> | create ( scope scope, Operand <T> input, Operand <T> inputH, Operand <T> inputC, Operand <T> params, Operand < TInt32 > sequenceLengths, Operand <T> output, Operand <T> outputH, Operand <T > outputC, Operand <T> outputBackprop, Operand <T> outputHBackprop, Operand <T> outputCBackprop, Operand <T> reserveSpace, Operand <?> hostReserved, Options... options) שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת CudnnRNNBackprop חדשה. |
| סטטי CudnnRNNBackprop.Options | כיוון (כיוון מיתר) |
| סטטי CudnnRNNBackprop.Options | נשירה (נשירה ציפה) |
| פלט <T> | |
| פלט <T> | |
| פלט <T> | |
| סטטי CudnnRNNBackprop.Options | inputMode (String inputMode) |
| סטטי CudnnRNNBackprop.Options | numProj (Long numProj) |
| פלט <T> | |
| סטטי CudnnRNNBackprop.Options | rnnMode (מחרוזת rnnMode) |
| סטטי CudnnRNNBackprop.Options | זרע (זרע ארוך) |
| סטטי CudnnRNNBackprop.Options | seed2 (זרע ארוך2) |
| סטטי CudnnRNNBackprop.Options | timeMajor (זמן בוליאני) |
שיטות בירושה
קבועים
מחרוזת סופית סטטית ציבורית OP_NAME
השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow
שיטות ציבוריות
Public static CudnnRNNBackprop <T> create ( scope scope, Operand <T> input, Operand <T> inputH, Operand <T> inputC, Operand <T> params, Operand < TInt32 > sequenceLengths, Operand <T> output, Operand <T> > outputH, Operand <T> outputC, Operand <T> outputBackprop, Operand <T> outputHBackprop, Operand <T> outputCBackprop, Operand <T> reserveSpace, Operand <?> hostReserved, Options... options)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת CudnnRNNBackprop חדשה.
פרמטרים
| תְחוּם | ההיקף הנוכחי |
|---|---|
| אפשרויות | נושא ערכי תכונות אופציונליות |
החזרות
- מופע חדש של CudnnRNNBackprop