（beta）torch_npu.npu_lstm

接口原型

torch_npu.npu_lstm(x, weight, bias, seqMask, h, c, has_biases, num_layers, dropout, train, bidirectional, batch_first, flag_seq, direction)

功能描述

计算DynamicRNN。

参数说明

• x (Tensor) - 4D张量。数据类型：float16，float32；格式：FRACTAL_NZ。
• weight (Tensor) - 4D张量。数据类型：float16，float32；格式：FRACTAL_ZN_LSTM。
• bias (Tensor) - 1D张量。数据类型：float16，float32；格式：ND。
• seqMask (Tensor) - 张量。仅支持为FRACTAL_NZ格式的float16和ND格式的int32类型。
• h (Tensor) - 4D张量。数据类型：float16，float32；格式：FRACTAL_NZ。
• c (Tensor) - 4D张量。数据类型：float16，float32；格式：FRACTAL_NZ。
• has_biases (Bool) - 如果值为True，则存在偏差。
• num_layers (Int) - 循环层数，目前只支持单层。
• dropout (Float) - 如果值为非零，则在除去最后一层以外的每个LSTM层的输出上引入一个dropout层，丢弃概率等于dropout参数值。目前不支持。
• train (Bool，默认值为True) - 标识训练是否在op进行的bool参数。
• bidirectional (Bool) - 如果值为True，LSTM为双向。当前不支持。
• batch_first (Bool) - 如果值为True，则输入和输出张量将表示为(batch, seq, feature)。当前不支持。
• flag_seq (Bool) - 如果值为True，输入为PackedSequence。当前不支持。
• direction (Bool) - 如果值为True，则方向为“REDIRECTIONAL”，否则为“UNIDIRECTIONAL”。

输出说明

• y (Tensor) - 4D张量。数据类型：float16，float32；格式：FRACTAL_NZ。
• output_h (Tensor) - 4D张量。数据类型：float16，float32；格式：FRACTAL_NZ。
• output_c (Tensor) - 4D张量。数据类型：float16，float32；格式：FRACTAL_NZ。
• i (Tensor) - 4D张量。数据类型：float16，float32。当train=True（训练模式）时，格式为FRACTAL_NZ；当train=False（推理模式）时，格式为ND。
• j (Tensor) - 4D张量。数据类型：float16，float32。当train=True（训练模式）时，格式为FRACTAL_NZ；当train=False（推理模式）时，格式为ND。
• f (Tensor) - 4D张量。数据类型：float16，float32。当train=True（训练模式）时，格式为FRACTAL_NZ；当train=False（推理模式）时，格式为ND。
• o (Tensor) - 4D张量。数据类型：float16，float32。当train=True（训练模式）时，格式为FRACTAL_NZ；当train=False（推理模式）时，格式为ND。
• tanhct (Tensor) - 4D张量。数据类型：float16，float32。当train=True（训练模式）时，格式为FRACTAL_NZ；当train=False（推理模式）时，格式为ND。

支持的型号

• Atlas 训练系列产品
• Atlas A2 训练系列产品
• Atlas A3 训练系列产品
• Atlas 推理系列产品