TensorFlow BasicLSTMCellとLSTMFusedBlockCell

Question

TensorFlowの新機能です。私はTensorFlowチュートリアルに基づいて、BaiscLSTMCellを使用してLSTMを使用して基本モデルをトレーニングするグラフを作成しました。

しかし、私はそれをより速くする必要があります。私は比較を見たhereと、私はNVIDIAのGPUを持っていないので、LSTMBlockFusedCellが最適なオプションのようです。私はdocumentationを見て、__init__()と__call__()の関数のシグネチャが異なることに気付きました。具体的には、私はパラメータが__init()__であり、電話番号がsequence_lengthであると心配しています。さらに、inputsテンソルの形状は[time_len, batch_size, input_size]です。基本セル（[batch_size, time_len, input_size]）のそれと変わらないのですか？私はくたびれを使用したくないので、私はFalse（デフォルト）にしておきます。

BasicLSTMCellとLSTMBlockFusedCellの間に他の相違点（パフォーマンスの向上を除いて）があるかどうか、そして元のものと同じ結果を得るために上記のパラメータを適切に設定する方法を教えてください。

Answer 1

LSTMBlockCellのドキュメントには、LSTMCellとドロップイン互換である必要があるので、同じ引数には同じ意味が必要です。

入力テンソルがバッチファーストであるかタイムファーストであるかは、使用しているdynamic_rnn/static_rnnではなく、セルと関連していません。