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私はLSTMネットワークをスピードアップしたいと思いますが、OCR（シーケンスに可変長がある）に使用しているので、私はプレーンなLSTM実装を使用できません。それが私が "tf.nn.dynamic_rnn"を使う理由です。TensorFlow：CudnnLSTMを可変長（dynamic_rnnなど）で使用する方法は？
テンソルフロー（https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/754048a0453a04a761e112ae5d99c149eb9910dd/tensorflow/contrib/cudnn_rnn/python/kernel_tests/cudnn_rnn_ops_benchmark.py#L77）のRNNのベンチマークに基づいて、CUDNNの実装はすべてのモデルを一度に作成するために使用されます（他のものと同様に "tf.nn.rnn"構造は使用されません）。可変長のCUDNNを使用するのはおそらく不可能だと思いますが、誰かが成功するかもしれませんか？
2番目に、「tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn」を使用しています。これは、OCRにBi-LSTMを使用したいからです。しかし、これは最初の部分を実装した後で解決する必要があります。
編集：「tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnLSTM」の内部に「双方向」実装があります。したがって、CUDNNは可変入力シーケンスで使用できるということは唯一不明です。
「CudnnLSTM」を使用している実例は役に立ちます。
ここCudnnLSTM事業者のためのテストを見てみましょう：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/cudnn_rnn/python/kernel_tests/ cudnn_rnn_ops_test.py。彼らはあなたの質問に答えるのを助けますか？ –