仅与Sequence(keras.utils.Sequence)一起使用。 当steps_per_epoch不是None时,它无效。 Validation_data:这是一个验证生成器。 validation_steps:这是validation_data生成器中使用的步骤总数(样本批量),等于验证数据集中的样本数量除以批量大小。 使用检查点保存模型 一个TensorFlow 模型
下面的函数帮助我们快速而清晰地创建一个模型。def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size):model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim,batch_input_shape=[batch_size, None]),tf.keras.layers.GRU(rnn_units,return_sequences=True,stateful=...
embedding_dimension, batch_input_shape=[batch_size, None]), recurrent_nn(recurrent_nn_units, return_sequences=True, recurrent_initializer='glorot_uniform', stateful=True), tf.keras.layers.Dense(vocabulary_length) ]) return
├── result │ └── sequence ├── sample.py ├── save │ ├── checkpoint │ ├── config.pkl │ ├── model.ckpt-223│ ├── model.ckpt-223.meta │ └── words_vocab.pkl ├── seq2seq_rnn.py ├── train.py └── utils.py 它们的功能分别如下: 主目录下面的uti...
#将训练和测试数据向量化x_train = vectorize_sequences(train_data) x_test = vectorize_sequences(test_data) #标签向量化,使用one-hot编码#这次使用keras自带的方法,也可以用上一篇文章的函数构造 from keras.utils.np_utils import to_categorical
## keep_multi_rnn.py import sys import urllib import heapq import numpy as np import tensorflow as tf from tflearn.data_utils import to_categorical, pad_sequences from tensorflow.contrib import rnn from sklearn.model_selection import train_test_split import time def elt(line): x = [] for...
这个是用TensorFlow实现的sequence to sequence生成模型,代码参考的TensorFlow官方的 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/models/rnn/translate 这个项目,还有就是DeepQA https://github.com/Conchylicultor/DeepQA 语料文件是db/dgk_shooter_min.conv,来自于https://github.com/rustch3n/...
start+=500#处理测试数据输出准确率X_test=X_test.reshape(-1,784) y_test=keras.utils.to_categorical(y_test) accuray=session.run(accuray,feed_dict={X:X_test,y:y_test})print('---test data---\n accuray:'+str(accuray*100)) 运行结果...
@misc{shen2019lingvo, title={Lingvo: a Modular and Scalable Framework for Sequence-to-Sequence Modeling}, author={Jonathan Shen and Patrick Nguyen and Yonghui Wu and Zhifeng Chen and others}, year={2019}, eprint={1902.08295}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG} } ...
首先,使用 Keras 方便的tf.keras.utils.get_file()函数,让我们下载所有莎士比亚的作品。数据是从 Andrej Karpathy 的char-rnn 项目加载的: importtensorflowastf shakespeare_url ="https://homl.info/shakespeare"# shortcut URLfilepath = tf.keras.utils.get_file("shakespeare.txt", shakespeare_url)withopen...