RNN的基本概念包括时间步(timestep)、隐藏状态(hidden state)和单元状态(cell state)。在RNN中,每个时间步都会产生一个隐藏状态,该状态反映了网络对当前输入的了解,而单元状态则在某些变体(如LSTM和GRU)中用以保存长期信息。 时间步(timestep):RNN处理数据的过程可以分解为多个时间步,每个时间步输入一个
属于样本数量上的概念；而timestep指的是每个样本内包含有多少个时刻（步长），属于每个样本内部的概念。
但是如果不定义Sequence Length,就会把填零的部分也作为有效输入,一路计算完100个状态的state和output。 static rnn比dynamic rnn慢吗? 这里其实有两个问题,创建速度哪个快?运行速度哪个快? 创建速度明显是dynamic rnn更快。两者的区别其实主要在于,static rnn的迭代是通过for循环完成的,而dynamic rnn的迭代是通过...
dtype=tf.float32)#3.动态构建双向的RNN网络"""bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw:前向的rnn cell,cell_bw:反向的rnn cell,inputs:输入的序列,sequence_length=None,initial_state_fw=None:前向rnn_cell的初始状态,initial_state_bw=None:反向rnn_cell的初始状态,dtype=None...
call 定义实际的RNNCell的操作(比如RNN就是一个激活,GRU的两个门,LSTM的三个门控等,不同的RNN的区别主要体现在这个函数)。 除了call方法外,对于RNNCell,还有两个类属性比较重要,其中 state_size() 和 output_size() 方法设置为类属性,可以当做属性来调用(这里用到的是Python内置的@property装饰器,就是负责把...
有状态RNN和无状态RNN 而stateless指的只是样本内的信息传递。 timestep时间步长,也可以理解为展开的rnn或者lstm的block的个数,(batch_size, time_steps, input_size) 举个例子来讲解一下timestep、batch、batchsize、input_size在LSTM中的关系,假如我们有一篇文章X,其中每个句子X[i]作为一个训练对象(sequence)。
# X格式:[batch_size, time_steps, input_size] X= tf.reshape(_X, shape=[-1, timestep_size, input_size]) # 单层LSTM RNN #2. 定义Cell lstm_cell_fw= tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=hidden_size, reuse=tf.get_variable_scope().reuse) ...
sequence_length:一个int32/int64的向量,长度为[batch_size],包含每个序列的实际长度。 scope:默认为”bidirectional_rnn 返回: 一个(outputs,output_state_fw,output_state_bw)的元组,其中,outputs是一个长度为T的list,list中的每个元素对应每个时间步的输出,它们是深度级联的前向和反向输出。output_state_fw是前...
输入数据因此具有形状[numExamples,inputSize,timeSeriesLength],输出数据具有形状[numExamples,outputSize,timeSeriesLength]。这意味着,我们的INDArray中的数据被布置成如此 使得位置(i,j,k)的值是 小批量中第i个示例的第k个时间步骤的第j个值。该数据布局如下所示。 当使用类CSVSequenceRecordReader导入时间序列...