definit_rnn_state(batch_size,num_hiddens,device):# 生成形状为(批大小, 隐藏节点数)的tensor, 表示初始隐状态, 即h_0return(torch.zeros((batch_size,num_hiddens),device=device),)defrnn(inputs,state,params):# 需要注意的是, 这里inputs的形状为(`num_steps`, `batch_size`, `vocab_size`)# nu...
# Don’t forget:config=RNNConfig()# Convert the integer labels to numeric embedding vectors.embedding_matrix=tf.Variable(tf.random_uniform([config.stock_symbol_size,config.embedding_size],-1.0,1.0)) (3)重复股票标签 num_steps 次数来匹配训练期间unfolded的RNN和 inputs 张量的大小。 变换操作 tf.t...
xs = np.arange(BATCH_START, BATCH_START+TIME_STEPS*BATCH_SIZE).reshape((BATCH_SIZE, TIME_STEPS)) / (10*np.pi) seq = np.sin(xs) res = np.cos(xs) BATCH_START += TIME_STEPS # 显示原始曲线 plt.plot(xs[0, :], res[0, :], 'r', xs[0, :], seq[0, :], 'b--') plt....
AI代码解释 n_steps=20n_inputs=1n_neurons=100n_outputs=1X=tf.placeholder(tf.float32,[None,n_steps,n_inputs])y=tf.placeholder(tf.float32,[None,n_steps,n_outputs])cell=tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(num_units=n_neurons,activation=tf.nn.relu)outputs,states=tf.nn.dynamic_rnn(cell,X,dtype...
tf.flags.DEFINE_integer('num_steps', 100, 'length of one seq') # 一个输入信号序列的长度, rnn网络会更具输入进行自动调整 tf.flags.DEFINE_integer('lstm_size', 128, 'size of hidden state of lstm') # 隐藏层节点数量,即lstm 的 cell中state数量 ...
此时，得到的outputs就是time_steps步里所有的输出。它的形状为(batch_size, time_steps, cell.output_size)。state是最后一步的隐状态，它的形状为(batch_size, cell.state_size)。此处建议大家阅读tf.nn.dynamic_rnn的文档（地址：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn）做进一步...
在这里,参数batch_size指定了每个小批量中子序列样本的数目, 参数num_steps是每个子序列中预定义的时间步数。def seq_data_iter_random(corpus, batch_size, num_steps): #@save """使用随机抽样生成一个小批量子序列,一个小批量里有batch_size个子序列,每个子序列中有num_steps步""" corpus = corpus[...
一般截断的反向传播是:在当前时间 t,往前反向传播 num_steps 步即可。如下图,长度为 6 的序列,截断步数是 3,Initial State 和 Final State 在 RNN Cell 中传递。 (2) TensorFlow 版本的 BPTT 但是Tensorflow 中的实现并不是这样,它是将长度为 6 的序列分为了两部分,每一部分长度为 3,前一部分计算得到的...
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps) 定义模型 高级API提供了循环神经网络的实现。我们构造⼀个具有256个隐藏单元的单隐藏层...
num_sampled, vocabulary_size)) 我们对损失函数建立了图形节点,然后我们需要计算相应梯度和更新参数的节点,比如说在这里我们会使用随机梯度下降法,TensorFlow也已经封装好了该过程。 # 使用 SGD 控制器.optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=1.0).minimize(loss) ...