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

计算DynamicRNN。

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，则在除最后一层外的每个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”。