TensorFlow的LSTMCell是一种用于实现长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络的细胞单元。LSTM网络是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Ne...
利用tf.Variable(initial_value,trainable,validate_shape,name)函数可以将变量标记为“可训练”的,被它标记了的变量,会在反向传播中记录自己的梯度信息。 其中initial_value 默认为 None,可以搭配 tensorflow 随机生成函数来初始化参数; trainable 默认为 True,表示可以后期被算法优化的,如果不想该变量被优化,即改为 ...
BasicLSTMCell 是最简单的LSTMCell,源码位于:/tensorflow/contrib/rnn/python/ops/core_rnn_cell_impl.py。 BasicLSTMCell 继承了RNNCell,源码位于:/tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py 注意事项: 1. input_size 这个参数不能使用,使用的是num_units 2. state_is_tuple 官方建议设置为True。此时,输入和输...
tensorflow源码分析——LSTMCell LSTMCell 是最简单的LSTMCell,源码位于:/tensorflow/contrib/rnn/python/ops/core_rnn_cell_impl.py。 LSTMCell 继承了RNNCell,源码位于:/tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py LSTMCell和BasicLSTMCell的区别: 1. 增加了use_peepholes, bool值,为True时增加窥视孔。图片来源于:...
事实上,Tensorflow的LSTMCell表征了整个一层Hidden Layer。而num_units则表示State Cell的存储能力,或者说维度Dimension。试想在一个LSTM Neural Network中,输入tensor X的维度是确定的,输出值Y的维度也是确定的,而LSTM各个时刻间的中间状态c,以及抽象输出h,则可以为任意维度。因为h可以经过dense层(fully-connected ...
tf.contrib.rnn.LSTMCell 和 tf.nn.rnncell.LSTMCell 两个是一样的,后期tf.nn.rnncell可能要弃用。 官网给的源代码如下: __init__( num_units, use_peepholes=False, cell_clip=None, initializer=None, num_proj=None, proj_clip=None, num_unit_shards=None, ...
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): ...
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...
不同之处在于 (==) 松散相等将在进行比较之前尝试通过类型强制解析数据类型，而 (===) 严格相等将在...
from tensorflow.contrib import rnn x = tf.constant([[1]], dtype = tf.float32) x2 = tf.constant([[0]], dtype = tf.float32) rnn_cell = rnn.BasicRNNCell(2) lstm_cell = rnn.BasicLSTMCell(2) outputs1, states1 = rnn.static_rnn(rnn_cell, [x,x2,x2,x2,x2,x2,x2,x2,x2...