1#构建模型23importtorch.nn as nn45classModel(nn.Module):6def__init__(self, input_size, hidden_size, batch_size):7super(Model, self).__init__()8self.batch_size =batch_size9self.input_size =input_size10self.hidden_size =hidden_size11self.rnncell = nn.RNNCell(input_size=self.input...
RNN,专门处理带有 序列模式 的数据(数据前后有序 ,或者本项数据需要前一项数据特征),且采用了共享权重来减少运算量。 RNN cell: 其中 下面的黄色框的 x1 x2 x3 x4 表示 1 2 3 4 时刻x的输入。 上面蓝色框的 h1 h2 h3 h4 表示相应的输出 也叫hidden。 而中间的 RNN Cell相当于一个Linear线性层。 且...
activation: 激活函数注意: 在我们创建 cell=BasicLSTMCell(…) 的时候, 只是初始化了cell的一些基本参数值. 这时,是没有variable被创建的, variable在我们 cell(input, state)时才会被创建, 下面所有的类都是这样 rnn_cell.GRUCell() 代码语言:javascript 复制 classGRUCell(RNNCell):def__init__(self,num_u...
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper ( cell, input_keep_prob = 1.0,output_keep_prob=config.keep_prob ,seed = None) 参数有input_keep_prob和output_keep_prob,也就是说裹上这个DropoutWrapper之后,如果我希望是input传入这个cell时dropout掉一部分input信息的话,就设置input_keep_prob,那么传入到cell...
# 需要导入模块: from tensorflow.models.rnn import rnn_cell [as 别名]# 或者: from tensorflow.models.rnn.rnn_cell importBasicLSTMCell[as 别名]def__init__(self, dim_image, n_words, dim_hidden, batch_size, n_lstm_steps, bias_init_vector=None):self.dim_image = dim_image ...
tf.nn.rnn_cell中有很多的类: BasicLSTMCell被废弃了,所以就来看BasicRNNCell。 __init__(self,num_units, activation=None, reuse=None, name=None, dtype=None, **kwargs) 构造器需要的参数最主要的是要输入num_units。 num_units :类型int。表示在一个rnn单元中隐层神经元的个数 ...
# 需要导入模块: from tensorflow.models.rnn import rnn_cell [as 别名]# 或者: from tensorflow.models.rnn.rnn_cell importDropoutWrapper[as 别名]def__init__(self, is_training, config):self.batch_size = batch_size = config.batch_size
初始化RNNCell 是指为循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)中的RNN单元进行初始化操作。RNNCell是RNN的基本组成单元,负责处理序列数据,并在每个时间步上更新隐藏状态。 RNNCell的初始化包括设置权重和偏置等参数,以及定义RNN单元的结构和计算方式。不同的RNNCell可以有不同的初始化方法,常见的有基于均匀分布或...
这个cell是最基础的一个RNNCell,可以看做是对一般全连接层的拓展,除了在水平方向加入时序关系,可以用下图表示: 而BasicRNNCell的初始化方法可如代码所示: 1def__init__(self, num_units, input_size=None, activation=tanh):2ifinput_sizeisnotNone:3logging.warn("%s: The input_size parameter is deprecated...
cell:实际 RNN 的操作是由这个 LSTM cell 完成的,我们的 wrapper 只是夹在中间进行一些小小的修改。 主题词的 embedding:这是每一步计算需要用到的信息,并且是固定的。 一些要使用到的 variable:为什么 variable 从外部传入而不是定义在__call__函数之内呢?因为 training 和 inference 阶段,我们会重新 wrap 一下...