npu_dynamic_rnn【免费下载链接】tensorflowAscend TensorFlow Adapter项目地址: https://gitcode.com/cann/tensorflow功能说明创建由RNNCell指定的高性能神经网络。函数原型def npu_dynamic_rnn(cell, inputs, initial_stateNone, dtypeNone, sequence_lengthNone, scopeNone)参数说明参数名输入/输出描述cell输入RNNCell的实例为LSTM、GRU等的记忆单元。inputs输入长度为T的输入列表每一个都是shape为[max_timebatch_sizeinput_size]或此类元素的嵌套元组。initial_state输入可选RNN的初始状态。如果cell.state_size是整数则必须是shape为[batch_sizecell.state_size]的Tensor如果cell.state_size是一个元组则它应该是cell.state_size中形状为[batch_sizes]的张量的元组。dtype输入可选初始状态和预期输出的数据类型。如果initial_state为空或RNN状态具有异构dtype则该参数为必需。sequence_length输入指定输入中每个序列的长度。一个int32或int64向量张量大小为[batch_size]值为[0T。scope输入创建子图的VariableScope。默认为“rnn”。返回值tensorRNN的输出Tensor。state最终状态。约束说明适用于NMT网络训练脚本的while_loop循环展开场景。调用示例from npu_bridge.npu_init import * # 原代码 inputs npu_unstack(self.encoder_emb_inp, axis0) encoder_outputs , encoder_state static_rnn( cell, inputs, dtype dtype, sequence_length sequence_length ) encoder_outputs npu_stack( encoder_outputs, axis0 ) # 替换成 encoder_outputs , encoder_state npu_rnn.npu_dynamic_rnn( cell, inputsself.encoder_emb_inp, dtype dtype, sequence_length sequence_length)【免费下载链接】tensorflowAscend TensorFlow Adapter项目地址: https://gitcode.com/cann/tensorflow创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考