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昇腾小AI

DynamicGRUV2构造函数

功能说明

TensorFlow侧使用该接口,支持RNN类网络训练、推理。

函数原型

class DynamicGRUV2(_DynamicBasic):
def __init__(self,
hidden_size,
dtype,
direction=DYNAMIC_RNN_UNIDIRECTION,
cell_depth=1,
keep_prob=1.0,
cell_clip=-1.0,
num_proj=0,
time_major=True,
activation="tanh",
gate_order="zrh",
reset_after=True,
is_training=True)

参数说明

参数名

输入/输出

描述

hidden_size

输入

GRU模型中隐状态h的维度。

dtype

输入

weight、bias初始化的数据类型,注:传入的数据最终会转化成D支持的类型。

direction

输入

(可选)目前仅支持DYNAMIC_RNN_UNIDIRECTION。

cell_depth

输入

(可选)目前仅支持单层。

keep_prob

输入

(可选)目前不支持dropout。

cell_clip

输入

(可选)目前不支持数值裁剪。

num_proj

输入

(可选)目前不支持投影计算。

time_major

输入

(可选)目前仅支持输入x是【num_step, batch_size, embedding】模式。

activation

输入

(可选)目前仅支持“tanh”。

gate_order

输入

(可选)表示几个门的顺序,默认为“zrh”,常用的另一个顺序为“rzh"。

reset_after

输入

(可选)默认为TRUE,表示矩阵乘法之后将重置门应用到隐藏状态 。

is_training

输入

(可选)默认是训练模式。

返回值

output_y:RNN的输出Tensor,shape为【num_step, batch_size, hidden_size】。

output_h:RNN的输出Tensor,shape为【num_step, batch_size, hidden_size】。

update:RNN计算的中间结果,用于反向计算使用。

reset:RNN计算的中间结果,用于反向计算使用。

new:RNN计算的中间结果,用于反向计算使用。

hidden_new:RNN计算的中间结果,用于反向计算使用。

使用约束

目前该接口支持的功能有限,具体约束详见参数说明表。

调用示例

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import tensorflow as tf
from npu_bridge.estimator.npu.npu_dynamic_rnn import DynamicGRUV2
inputs = tf.random.normal(shape=(25, 64, 128))
gru = DynamicGRUV2(hidden_size=16, dtype=tf.float16, is_training=False)
y, output_h, update, reset, new, hidden_new = gru(inputs, seq_length=None, init_h=None)
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