inputs=tf.reshape(x,[-1,max_time,n_input]) #定义基本的lstm的cell lstm_cell=tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size) #定义动态的rnn网络 outputs,final_state=tf.nn.dynamic_rnn(cell=lstm_cell,inputs=inputs,dtype=tf.float32,time_major=False) #计算估计值,这里不用激活函数,因为loss函数会调用...
用LSTMBlockCell构造了一个LSTM单元,单元里的隐藏单元个数是hidden_size,有四个神经网络,每个神经网络的输入是 和 ,将它们concat到一起,维度为 ,所以LSTM里的每个黄框的参数矩阵的维度为 [ ] 需要注意的是,num_steps个时刻的LSTM都是共享一套参数的,说是有num_steps个LSTM单元,其实只有一个,只不过是对这个单...
(2)增加了cell_clip,浮点值,把cell的值限制在±cell_clip内c=clip_ops.clip_by_value(c,-self._cell_clip,self._cell_clip)(3)增加了num_proj(int)和proj_clip(float),相对于BasicLSTMCell,在输出m计算完之后增加了一层线性变换,并限制了输出的值 (2)多层LSTMCell :tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell 大...
X.append([seq[i:i+ TIMESTEPS]])#从输入序列第一期出发,等步长连续不间断采样Y.append([seq[i + TIMESTEPS]])#对应每个X序列的滞后一期序列值returnnp.array(X, dtype=np.float32), np.array(Y, dtype=np.float32)'''定义LSTM cell组件,该组件将在训练过程中被不断更新参数'''defLstmCell(): lst...
cell=tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell]*NUM_LAYERS)#初始化最初的状态,也就是全零的向量。self.initial_state=cell.zero_state(batch_size,tf.float32)#将单词ID转换成单词向量。因为总共有VOCAL_SIZE个单词,每个单词向量的维度为HIDDEN_SIZE,所以#embedding参数的维度为VOCAB_SIZE * HIDDEN_SIZEembeddi...
是的,无论num_units设置为多少,这是一个LSTM Cell!如果我们查看_linear这个函数,可以看到第二个参数是output_size,也就是说num_units和LSTM Cell的输出大小有关。事实上,Tensorflow的LSTMCell表征了整个一层Hidden Layer。而num_units则表示State Cell的存储能力,或者说维度Dimension。试想在一个LSTM Neural Network...
这个三维的矩阵([batch_size,num_steps,input_vec_size])就是LSTM的训练输入。 数据的批量化示例图如下: 注:输入的矩阵可以是[batchsize,numsteps,inputvecsize]或[numsteps,batchsize,inputvecsize]。由于tf.nn.dynamicrnn函数的参数timemajor默认值为False,所以默认输入格式是[batchsize,numsteps,inputvecsize];如...
lstm_cell,output_keep_prob=self.keep_prob )cell=tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell]*hidden_layer_num,state_is_tuple=True)self._initial_state=cell.zero_state(self.batch_size,dtype=tf.float32)#embeddinglayer withtf.device("/cpu:0"),tf.name_scope("embedding_layer"):embedding=tf.get...
# 参数设置 BATCH_SIZE = 100 # BATCH的大小,相当于一次处理50个image TIME_STEP = 28 # 一个LSTM中,输入序列的长度,image有28行 INPUT_SIZE = 28 # x_i 的向量长度,image有28列 LR = 0.01 # 学习率 NUM_UNITS = 100 # 多少个LTSM单元