tensorflow.keras.layers.LSTM参数介绍:units:输出维度activation:激活函数,为预定义的激活函数名(参考激活函数)recurrent_activation: 为循环步施加的激活函数(参考激活函数)use_bias: 布尔值,是否使用偏置项kernel_initializer:权值初始化方法,为预定义初始化方法名的字符串,或用于初始化权重的初始化器。参考initializersre...
x=keras.layers.Embedding(input_dim=tokenizer._vocab_size+1, output_dim=64, mask_zero=True,)(x_in) #我们的隐藏层使用LSTM->Dense的方式来提取特征 for i in range(n_layer): x=keras.layers.LSTM(units,dropout=dropout_rate,return_sequences=True)(x)#return_sequences为true时才能 返回[batch,se...
另外一张表示LSTM内部计算的图示。 再给出一个多层LSTM的例子,取自Keras文档。 from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense import numpy as np data_dim = 16 timesteps = 8 num_classes = 10 # 期望输入数据尺寸: (batch_size, timesteps, data_dim) model = Sequential()...
经过初步调查,常用的LSTM层有Keras.layers.LSTM 和Tensorflow.contrib.nn.LSTMCell 及Tensorflow.nn.rnn_cell.LSTMCell ,其中后面两个的实现逻辑是一样的。 这里, Keras.layers.LSTM的计算源码文件为keras/layers/recurrent.py中的LSTMCell类。 Tensorflow.contrib.nn.LSTMCell和Tensorflow.nn.rnn_cell.LSTMCell的计算...
TensorFlow2中Embedding层的使用(tf.keras.layers.Embedding) 文章目录 1 简介 参数 2 示例一 2.1数据准备 2.2 模型搭建与测试 2.3 查看结果 3 示例二 1 简介 嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量,如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]] Embedding层只能作为模型的第一层 参数 重点关注三...
tf.keras.layers.LSTM(1024,activation='tanh', return_sequences=True, dropout=0.5,kernel_initializer=tf.initializers.TruncatedNormal(stddev=0.01), ), tf.keras.layers.LSTM(256,activation='tanh', dropout=0.5, kernel_initializer=tf.initializers.TruncatedNormal(stddev=0.01), ...
num_layers = 1 # lstm的层数 learning_rate = 0.0001 # 学习率 epochs = 500 # 迭代轮数 model_name = 'lstm' # 模型名 best_loss = 0 # 记录损失 activation = 'relu' # 定义激活函数 config = Config() 4、创建时间序列数据 通过滑动窗口移动获取数据,时间步内数据作为特征数据,时间步外1个数据作...
TF描述LSTM层 Copy tf.keras.layers.LSTM(记忆体个数,return_sequences=是否返回输出)# 参数return_sequences=True各时间步输出ht return_sequences=False仅最后时间步输出ht(默认)# 例model = tf.keras.Sequential([ LSTM(80, return_sequences=True), ...
input_length =max_sentencelength)#[b,80,100] ,-> h_dim:units(比如64)#SimpleRNN 后面会用到 ,更简单#self.rnn_cell0 = tf.keras.layers.SimpleRNNCell(units,dropout=0.2)#self.rnn_cell1 = tf.keras.layers.SimpleRNNCell(units, dropout=0.2)self.rnn_cell0 = tf.keras.layers.LSTMCell(units,...