与Static_RNN不同,Dynamic_RNN是一种更加灵活的RNN实现方式,它可以处理任意长度的序列数据。在Dynamic_RNN中,RNN的结构和参数是动态生成的,可以根据输入序列的长度动态调整RNN的计算图。因此,Dynamic_RNN在处理变长序列时更加高效和灵活。 Dynamic_RNN的主要优点是能够处理变长序列,无需进行额外的填充操作,从而节省了...
在TensorFlow中,循环神经网络(RNN)是一种强大的工具,用于处理序列数据,如时间序列、文本数据等。TensorFlow提供了多种RNN的实现方式,其中tf.contrib.rnn.static_rnn和tf.nn.dynamic_rnn是两种常用的方法。虽然它们都用于实现RNN,但在内部工作机制、性能和应用场景等方面存在一些差异。 一、tf.contrib.rnn.static_rnn ...
Tensorflow中的dynamic_rnn和rnn有什么区别 在每一个train_step中,传入model的是一个batch的数据,在这一个batch内的数据一定是padding成相同的长度的。 那么,如果可以只在一个batch内部进行padding,例如一个batch中数据长度均在6-10这个范围内,就可以让这个batch中所有数据pad到固定长度10,而整个dataset上的数据最大...
)= tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell, input, initial_state=init_state,time_major=True)#encoder 的结果作为 decoder 输入的时候,只需要 encoder 的最后一层的隐藏层(state);#bi_dynamic_rnnencoder 的output,双向rnn 的输入encoder_outputs = tf.concat((encoder_fw_outputs, encoder_bw_outputs), 2)#...
动态rnn的意思是只创建样本中的一个序列RNN,其他序列数据会通过循环进入该RNN运算 区别: 1、输入输出不同: dynamic_rnn实现的功能就是可以让不同迭代传入的batch可以是长度不同数据,但同一次迭代一个batch内部的所有数据长度仍然是固定的。例如,第一时刻传入的数据shape=[batch_size, 10],第二时刻传入的数据shape...
static_rnn和dynamic_rnn的区别主要在于实现不同。 static_rnn会把RNN展平,用空间换时间。 gpu会吃不消(个人测试结果) dynamic_rnn则是使用for或者while循环。 调用static_rnn实际上是生成了rnn按时间序列展开之后的图。打开tensorboard你会看到sequence_length个rnn_cell ...
经过完整的阅读代码,这个参数事实上是while loop的参数,仅仅是在dynamic rnn中暴露了而已,dynamic rnn中设置这一参数基本没有什么效果。我不是很清楚谷歌为什么要在外层接口暴露这样一个令人费解的参数。 parallel iteration参数在while loop中是有明确作用的,这是因为while loop的确可能出现一些情况,在这些情况下,下次...
nn.dynamic_rnn(cell, inputs, initial_state=initial_state) 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的文档做进一步了解。 三、...
定义前向和反向rnn_cell 定义前向和反向rnn_cell的初始状态 准备好序列 调用bidirectional_dynamic_rnn 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtensorflowastf from tensorflow.contribimportrnn cell_fw=rnn.LSTMCell(10)cell_bw=rnn.LSTMCell(10)initial_state_fw=cell_fw.zero_state(batch_siz...
单元格)本文介绍了双向循环神经网络在序列数据处理上的应用，并给出了TensorFlow和Keras两个库在双向RNN...