TFCudnnLSTM:TensorFlow的高效CudnnLSTM模块的简单模板
TFCudnnLSTM
TensorFlow的高效CudnnLSTM模块的简单模板
依存关系
TensorFlow v1.8 +
CUDA v9.0 +
cuDNN v7.0 +
scikit学习
tqdm
计算性能
TensorFlow的性能指南包括 ，其中指出：
在NVIDIA GPU上，始终应首选使用tf.contrib.cudnn_rnn除非您需要不支持的图层归一化。
根据，与TensorFlow的其他LSTM实现相比， CudnnLSTM实现了显着的加速（比LSTMBlockFused快约2倍，比BasicLSTM快约5倍）。
语言建模实验
我们还采用并尝试运行在那里实现的三个LSTM版本： BasicLSTMCell ， LSTMBlockCell和CudnnLSTM 。 我们发现由于API的更改， CudnnLSTM示例无法在TF v1.8中运行，但是在解决了一些
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