在TensorFlow 2.x中,rnn_cell 不再直接位于 tensorflow._api.v2.nn 模块下。相反,你应该使用 tensorflow.keras.layers.RNN、tensorflow.keras.layers.LSTM、tensorflow.keras.layers.GRU 等高级API,或者如果你需要更底层的RNN单元,可以使用 tensorflow.keras.layers.SimpleRNNCell、tensorflow.keras.layers.LSTMCell、ten...
tf.keras.layers.RNN封装一个RNN单元格,允许你您静态或动态展开递归。 为了演示,您可以重新实现动态展开如下: class DynamicRNN(tf.keras.Model): def __init__(self, rnn_cell): super(DynamicRNN, self).__init__(self) self.cell = rnn_cell def call(self, input_data): # [batch, time, ...
如果我们用 1.X 中的 tf.nn.rnn_cell 来做 LSTM，这也是没问题的，只不过会特别慢。如果我们将运算子换成 LSTM，那么无疑速度会提升很多。整个 TF 1.X，在 API 接口上，总是存在大量的坑，需要算法工程师特别注意。那么 TensorFlow 2.X 呢？虽然说 TF 2.X 方向很明确，默认采用动态计算图，大力推进 tf...
cell: 一个RNNCell实例 inputs: 一个shape为[batch_size, input_size]的tensor initial_state: 为RNN的state设定初值,可选 sequence_length:制定输入的每一个序列的长度,size为[batch_size],值范围为[0, T)的int型数据 其中T为输入数据序列的长度 @ @针对输入batch中序列长度不同,所设置的动态计算机制 @对...
深刻理解Seq模型中,Decoder的输入和输出RNN cell的状态变化,教师机制 Sequence pad 掩码屏蔽的作用 利用Keras高级API实现Attention 知识储备 本小节介绍实验所需要的基础知识以及实现过程用到的关键API Seq2Seq 先来说说Seq2Seq,顾名思义是序列到序列的模型。模型分为两部分:Encoder和Decoder。Encoder负责将输入序列进行...
RNN:RNN基本层。接受一个循环网络单元或一个循环单元列表,通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。 LSTMCell:LSTM单元。和LSTM在整个序列上迭代相比,它仅在序列上迭代一步。可以简单理解LSTM即RNN基本层包裹LSTMCell。 GRUCell:GRU单元。和GRU在整个序列上迭代相比,它仅在序列上迭代...
One common place where data-dependent control flow appears is in sequence models. tf.keras.layers.RNN wraps an RNN cell, allowing you to either statically or dynamically unroll the recurrence. For demonstration's sake, you could reimplement dynamic unroll as follows: ...
6 cell_fw1 = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=128, state_is_tuple=True) 7 cell_bw1 = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=128, state_is_tuple=True) 8 9 outputs1, states1 = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn( 10 cell_fw=cell_fw1, ...
【11.循环神经网络RNN】 GRU原理与实战 13:51 课时108 序列表示方法-1 11:46 课时109 序列表示方法-2 12:28 课时110 循环神经网络层-1 10:50 课时111 循环神经网络层-2 12:16 课时112 RNNCell使用-1 10:21 课时113 RNNCell使用-2 08:49
# 注意,从TensorFlow 1.1版本起, 不能使用[lstm_cell(lstm_size)]*N的形式来初始化MultiRNNCell,否则TensorFlow会在每一层之间共享参数。stacked_lstm=tf.nnn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell(lstm_size)for_inrange(number_of_layers)])# 和经典的循环神经网络一样,可以通过zero_state函数来获取初始状态。