Tensorflow 之RNN 表示一个占位符,分为5列。 RNNcell: 它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state)。 借助图片来说可能更容易理解。假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(x1,h0)后就可以得到(output1,h1):1.jpg 再调用...
tensorflow:rnn中的output和state ,这一点不理解清楚后面就没法儿继续了。 output和state在RNN及其变体中的意义是不一样的,所表示的值也不一样,下面来看下几个最基本的RNN及其变体中的output和state的含义...,last_states和BasicRNNCell一样,只输出最后一个时刻的隐层状态值。同样用个例子来说明: 1 2 3 4...
运行以下代码,进入~/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/rnn.py和~/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/rnn_cell.py单步追踪调试 调试中import tensorflow as tf,利用tf.Session().run(variable)打印变量 查看BasicRNNCell和dynamic_rnn的实现方式 1#-*-coding:...
cell=gru_cell()returntf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=self.keep_prob)#词向量映射with tf.device('/cpu:0'): embedding= tf.get_variable('embedding', [self.config.vocab_size, self.config.embedding_dim]) embedding_inputs=tf.nn.embedding_lookup(embedding, self.input_x) with...
machine-learning之Tensorflow:变量 rnn/basic_lstm_cell/kernel 已存在,不允许 这是我用 jupyter 编写的 tensorflow RNN 网络代码的一部分。整个代码第一次运行是完美的,但是,进一步运行它会产生错误。代码: x = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.placeholder(tf.float32)...
我升级到v1.2(tensorflow-gpu)时遇到了类似的问题。 我没有使用[rnn_cell]*3,而是通过循环创建了 3 个rnn_cells(stacked_rnn)(以便它们不共享变量)并喂入MultiRNNCell与 stacked_rnn ,问题就消失了。我不确定这是否是正确的方法。 stacked_rnn = [] ...
新问题:想要尝试对LSTM单元内部的权值矩阵进行L2 regularization.因为使用了tensorflow内置的模块,tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell,我不知道怎么拿到这个LSTM单元的内部权值矩阵,或者它的名称。求大神讲解。 我的lstm层代码如下: def lstm_cell(dropout_keep_prob,scope): ...
tensorflow 为什么LayerNormBasicLSTMCell比LSTMCell慢得多，准确性也差得多？也许应该为dropout_keep_prob...
EN获取shape import tensorflow as tf tensor = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[200, 200...
Please download the sample CSV file from this repository:Github Repository - TensorFlow ML Model Understanding the data #1 rule of data analysis and anything that’s built on data: Understand the data you have first. In this case, the dataset has two columns: Text and the Sentiment. While th...