2018年10月11日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 RNN是recurrent neural network的简称,中文叫做循环神经网络。 文本分类是NLP(自然语言处理)的经典任务。 0.编程环境 操作系统:Win10 python版本:3.6 集成开发环境:jupyter notebook tensorflow版本:1...tensorflow...
# 定义权重 进入RNN前的隐藏层 输入&输出 weights={#(28,128)'in':tf.Variable(tf.random_normal([n_inputs,n_hidden_units])),#(128,10)'out':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_units,n_classes])),}# 定义偏置 进入RNN前的隐藏层 输入&输出 biases={#(128,)'in':tf.Variable(tf.const...
而是利用tf.while_loop这个api，通过Enter, Switch, Merge, LoopCondition, NextIteration等这些control f...
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 RNN是recurrent neural network的简称,中文叫做循环神经网络。 MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称,中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。 此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预...
(multi_layer_cell, X, dtype=tf.float32)returntf.concat(axis=1, values=states)elifcell =="LSTM":#构造三个LSTM记忆细胞,不用管激活函数#states[-1]中包含了长期状态和短期状态,这里取最后一个循环层的短期状态lstm_cells = [tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=n_neurons)forlayerinrange(n_layers...
2018年10月11日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 RNN是recurrent neural network的简称,中文叫做循环神经网络。 文本分类是NLP(自然语言处理)的经典任务。 0.编程环境 操作系统:Win10 python版本:3.6 集成开发环境:jupyter notebook tensorflow版本:1...tensorflow...
TensorFlow中RNN实现一些其它知识补充 目录 一初始化RNN 1.初始化为0 2.初始化为指定值 LSTMStateTuple(c ,h)二优化RNN 1.dropout功能 2.LN基于层的归一化 三在GRUCell中实现LN 四 CTC网络的loss 1.ctc_loss函数介绍 2.SparseTensor类型 3.生成SparseTensor 4.SparseTensor转dense 5.levenshtein距离 五 CTC...
“节点” 一般用来表示施加的数学操作,但也可以表示数据输入(feed in)的起点/输出(push out)的终点,或者是读取/写入持久变量(persistent variable)的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组,即“张量”(tensor)。张量从图中流过的直观图像是这个工具...
shape[1] yield ((data_in_batch, seq_lengths), label_in_batch) 值得一提的是,在准备标签数据的时候,需要将一个batch中所有原始形式数据转换成sparse representation方便让TensowFlow将其转换成SparseTensor进行相应的loss和gradient计算。Sparse representation包含3个部分: indices — 下标数组,每个元素形式为[n,...
24```2526```python27# create 2 LSTMCells28rnn_layers = [tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(size) for size in [128, 256]]2930# create a RNN cell composed sequentially of a number of RNNCells31multi_rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(rnn_layers)3233# 'outputs' is a tensor of shape ...