TensorFlow是一个开源的机器学习框架,广泛应用于人工智能领域。tf.contrib.rnn模块是TensorFlow中用于构建循环神经网络(RNN)的模块之一。然而,从TensorFlow 2.0版本开始,tf.contrib模块已经被弃用,因此tf.contrib.rnn模块也不再被推荐使用。 在TensorFlow 2.0及更高版本中,可以使用tf.keras.layers中的相应类来构建RNN模...
lstm_cell=rnn.DropoutWrapper(cell=lstm_cell,input_keep_prob=1.0,output_keep_prob=keep_prob)#添加 dropout layer, 一般只设置 output_keep_prob 1. 2. 2、tf.contrib.rnn.MultiRNNCell函数解读与理解 2.1、源代码解读 RNN cell composed sequentially of multiple simple cells. RNN细胞由多个简单细胞依次组成。
在TensorFlow 2.x中,tf.contrib模块已经被移除,这意味着你不能直接使用tf.contrib.rnn.GRUCell。然而,TensorFlow 2.x 提供了更简洁和强大的API来实现循环神经网络(RNN),包括GRU单元。 1. TensorFlow 2.x中的替代方法 在TensorFlow 2.x中,你应该使用tf.keras.layers.GRU或tf.keras.layers.GRUCell来代替tf.contr...
tf.contrib.rnn.LayerNormBasicLSTMCell是TensorFlow中的一个循环神经网络(RNN)单元,它是基于Layer Normalization的LSTM单元的一种实现。Layer Normalization是一种归一化技术,用于在深度神经网络中减少内部协变量偏移的影响。 LayerNormBasicLSTMCell的主要特点包括: ...
1、tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数解读与理解 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题。过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高;但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低。
tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_unit)函数的解读 函数功能解读 函数代码实现 @tf_export("nn.rnn_cell.BasicLSTMCell") classBasicLSTMCell(LayerRNNCell): """Basic LSTM recurrent network cell. The implementation is based on: http://arxiv.org/abs/1409.2329. ...
1、tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数解读与理解 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题。过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高;但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低。
tf.contrib.rnn.LSTMCell 和 tf.nn.rnncell.LSTMCell 两个是一样的,后期tf.nn.rnncell可能要弃用。 官网给的源代码如下: __init__( num_units, use_peepholes=False, cell_clip=None, initializer=None, num_proj=None, proj_clip=None, num_unit_shards=None, ...
tf.contrib.rnn.LSTMCell 里面参数的意义 num_units:LSTM cell中的单元数量,即隐藏层神经元数量。 use_peepholes:布尔类型,设置为True则能够使用peephole连接 cell_clip:可选参数,float类型,如果提供,则在单元输出激活之前,通过该值裁剪单元状态。 Initializer:可选参数,用于权重和投影矩阵的初始化器。
cell=gru_cell()returntf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=self.keep_prob)#词向量映射with tf.device('/cpu:0'): embedding= tf.get_variable('embedding', [self.config.vocab_size, self.config.embedding_dim]) embedding_inputs=tf.nn.embedding_lookup(embedding, self.input_x) ...