GRU

功能

计算单层GRU。

输入

3~6个输入：

x：一个tensor，数据类型：float16。

w：一个tensor，数据类型：float16。

r：一个tensor，数据类型：float16。

b：(可选)一个tensor，数据类型：float16。

sequence_lens：(可选)一个tensor，数据类型：int32。

initial_h：（可选）一个tensor，数据类型：float16。

输出

两个输出：

y：一个tensor，数据类型：float16。

y_h：一个tensor，数据类型：float16。

属性

activation_alpha: list of floats，激活函数使用的可选缩放值，例如LSTM中的(f, g, h)。默认值与相应的ONNX一样，而对于LeakyRelu，默认alpha为0.01。

activation_beta：list of floats，激活函数使用的可选缩放值，例如LSTM中的(f, g, h)。默认值与相应的ONNX一样。

activations：list of strings，用于更新、重置和隐藏gates（如果是双向）激活函数列表。激活函数必须是上述指定的激活函数之一。

clip：float，单元clip阈值。

direction：string (default is forward)，指定RNN是正向、反向还是双向。必须是正向（默认）、反向或双向之一。

hidden_size：int，隐藏层神经元数量。

linear_before_reset：int (default is 0)，计算隐藏gates的输出时，在乘以复位门的输出之前应用线性变换。

支持的ONNX版本

Opset v8/v9/v10/v11/v12/v13/v14/v15/v16/v17/v18