一、tf.nn.dynamic_rnn :函数使用和输出 官网:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn 使用说明: Args: cell: An instance of RNNCell. //自己定义的cell 内容:BasicLSTMCell,BasicRNNCell,GRUCell 等,,, inputs: Iftim
# bidirectional_dynamic_rnn 1.11版本还是可用的,没有被废弃 bi_rnn_outputs, bi_rnn_out_states = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn( forward_cell, backward_cell, inputs, dtype=tf.float32) output_forward, output_backward = bi_rnn_outputs output_state_forward, output_state_backward = bi_rnn_out_...
Tensorflow踩坑之tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()报错 “ValueError: None values not supported.” 2019-03-19 18:46 −... EEEEEcho 0 3721 Celery ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)的解决方案 2019-12-22 22:03 −本地环境如下: Windows 10 Python 3.5.2 Celery 4.1...
主要原因:tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()中的参数sequence_length必须设置 tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数详情链接:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/nn/bidirectional_dynamic_rnn
这次在模型优化的时候加入了一个RNN结构,TensorFlow里有封装好的RNN函数,我们可以直接调用,RNN详细介绍见参考资料2 TensorFlow官网给的标准API: 注意: 这个是TF1.0版本下的,在2.0以上版本,dynamic_rnn是在 tf.compat.v1.nn.dyna...LSTM-tf.nn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn.用法详解 最近研究LSTM的网络,想...
bidirectional_dynamic_rnn(): 创建一个双向递归神经网络的动态版本。(deprecated) collapse_repeated():将重复的标签合并到单个标签中。 compute_accidental_hits(): 计算与true_classes匹配的sampled_candidate中的位置id。 conv1d(): 计算给定三维输入和滤波张量的一维卷积。(弃用参数值)(弃用参数值) ...
tf.nn.static_bidirectional_rnn( cell_fw, cell_bw, inputs, initial_state_fw=None, initial_state_bw=None, dtype=None, sequence_length=None, scope=None ) 实现静态的rnn。api的参数中专门传入了一个fw的cell和一个bw的cell。这两个cell的num_units可以不同。 静态的输入与动态的差别很大 动态的输入...
v1-7.onnx -otfv1pb # INT8 Quantization, Full INT8 Quantization # INT8 Quantization with INT16 activation, Full INT8 Quantization with INT16 activation # Dynamic Range Quantization wget https://github.com/PINTO0309/onnx2tf/releases/download/1.1.1/emotion-ferplus-8.onnx # INT8 Quantization...
tf.reverse_sequence()简述 在看bidirectional_dynamic_rnn()的源码的时候,看到了代码中有调用 reverse_sequence()这一方法,于是又回去看了下这个函数的用法,发现还是有点意思的。根据名字就可以能看得出,这个方法主要是用来翻转序列的,就像双线LSTM中在反向传播那里需要从下文往上文处理一样,需要对序列做一个镜像的...
importtensorflowastfimportnumpyasnp# 创建一个batch为2的三维数组,值全为1X=np.ones((2,10,8))# 指定每个batch的真实长度,这是bidirectional_dynamic_rnn中的一个参数,如果不指定,默认为batch的最大长度X_lengths=[10,10]cell=tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=20,state_is_tuple=True)outputs,states=...