lstmcell 对象确实没有 zero_state 属性。 在TensorFlow 和 PyTorch 中,LSTMCell 是LSTM 的一个基本单元,它处理序列数据中的一个时间步。与 LSTM 层不同,LSTMCell 不直接提供 zero_state 方法来初始化状态。 TensorFlow 中的 LSTMCell 在TensorFlow 中,如果你使用的是 tf.keras.layers.LSTMCell,你需要手动初始化...
LSTM需要initial state。一般情况下,我们都会使用lstm_cell.zero_state()来获取initial state。但有些时候,我们想要给lstm_cell的initial state赋予我们想要的值,而不是简单的用0来初始化,那么,应该怎么做呢? 当然,当我们设置了state_is_tuple=False的时候,是很简单的,当state_is_tuple=True的时候,应该怎么做呢?
initial_state=lstm_cell.zero_state(batch_size,dtype=tf.float32)...withtf.Session()assess:tf.initialize_all_variables().run()state=initial_state.eval()#state_is_tuple=True的话,这里会报错,不用eval也会报错 sess.run([train_op,state],#所以我使用了state_is_tuple=False,不知0.11.0会不会正常...
第五步:mlstm_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell进行多层LSTM的网络构建 第六步:使用mlstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) # 进行初始state的构建 第七步:对timestamp_size进行循环,如果循环次数大于1,就使用tf.get_variable_scope().reuse_variables() 进行参数的复用, (output, state) ...
lstm_cell=tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=hidden_size) 1. 2.初始化隐含状态 LSTM的输入不仅有数据输入,还有前一个时刻的状态输入,因此需要初始化输入状态 initial_state=lstm_cell.zero_state(batch_size,dtype=tf.float32) 1. 3.添加dropout层 ...
lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden_units, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True) stack = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm_cell] * 1, state_is_tuple=True) _init_state = stack.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) ...
init_state=lstm_cell.zero_state(batch_size,dtype=tf.float32) outputs,final_state=tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell,X_in,initial_state=init_state,time_major=False) results=tf.matmul(final_state[1],weight['out'])+biases['out']returnresults ...
#定义一个LSTM结构,在TensorFlow中通过一句简单命令就可以实现一个完整的LSTM结构,#LSTM中使用的变量也会在该函数中自动声明lstm=tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_hidden_size)#将LSTM中的状态初始化为全0数组,BasicLSTMCell类提供了zero_state函数来生成全零的初始状态,#state是一个包含两个张量的LSTMStateTuple...
initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32) 上面的代码段是十分重要的技术细节。我们首先需要将数组从 (batch_size, seq_len, n_channels) 重建维度为 (seq_len, batch_size, n_channels),因此 tf.split 将在每一步适当地分割数据(根据第 0 个索引)为一系列 (batch_size, lstm_size) ...
记忆单元(Cell State) 记忆单元是LSTM的核心,它能够在时间序列中长时间保留信息。通过遗忘门和输入门的相互作用,记忆单元能够学习如何选择性地记住或忘记信息。 [C_t = f_t \cdot C_{t-1} + i_t \cdot \tilde{C}_t] 输出门(Output Gate) 输出门决定了下一个隐藏状态(也即下一个时间步的输出)。首先...