掌握TensorFlow高效CudnnLSTM模块的简易模板

资源摘要信息:"TFCudnnLSTM是一个使用TensorFlow框架实现的高效CudnnLSTM模块的简单模板。为了确保该模板能够正常运行，我们需要安装TensorFlow v1.8或更新版本，同时还需要确保CUDA v9.0和cuDNN v7.0也被正确安装在系统中。此外，为了提高使用体验，还可以考虑安装scikit学习和tqdm包。 在这个模板中，我们主要关注的是在NVIDIA GPU上使用TensorFlow的性能。性能指南明确指出，在NVIDIA GPU上，应优先使用tf.contrib.cudnn_rnn，除非你需要使用不支持的图层归一化。这是因为CudnnLSTM与TensorFlow的其他LSTM实现相比，实现了显着的加速。具体来说，CudnnLSTM比LSTMBlockFused快约2倍，比BasicLSTM快约5倍。 为了验证这一点，我们还尝试运行了三种不同版本的LSTM：BasicLSTMCell，LSTMBlockCell和CudnnLSTM。实验结果表明，由于API的改变，CudnnLSTM示例无法在TensorFlow v1.8版本中运行。但是，在解决了一些问题后，我们成功实现了这一点。 这个模板的主要标签包括deep-learning，tensorflow，recurrent-neural-networks，lstm和tensorflow-examples，以及编程语言Python。这些标签涵盖了该模板的主要应用领域和相关技术。 压缩包子文件的文件名称列表为TFCudnnLSTM-master，这表示我们可以通过解压这个文件来获取和使用TFCudnnLSTM模板。"