dynamic_rnn(rnn_type='lstm') 实验一:cell类型为LSTM,我们看看输出是什么样子,如下图所示,输入的形状为 [ 3, 6, 4 ],经过tf.nn.dynamic_rnn后outputs的形状为 [ 3, 6, 5 ],states形状为 [ 2, 3, 5 ],其中state第一部分为c,代表cell state;第二部分为h,代表hidden state。可以看到hidden state...
)= tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell, input, initial_state=init_state,time_major=True)#encoder 的结果作为 decoder 输入的时候,只需要 encoder 的最后一层的隐藏层(state);#bi_dynamic_rnnencoder 的output,双向rnn 的输入encoder_outputs = tf.concat((encoder_fw_outputs, encoder_bw_outputs), 2)#...
tf.nn.dynamic_rnn(cell,inputs,sequence_length=None, initial_state=None,dtype=None, parallel_iterations=None,swap_memory=False, time_major=False, scope=None) tf.nn.dynamic_rnn的作用: 对于单个 RNNCell ,使用call 函数进行运算时,只在序列时间上前进了一步 ,如使用 x1、 ho 得到此h1,通过 x2 、...
tf.nn.dynamic_rnn 是 TensorFlow 提供的实现递归神经网络（RNN）功能的函数。本文将详细解释该函数的参数与返回值。首先，我们来看函数的定义。核心参数包括：cell：可以是 LSTM、GRU 等的记忆单元，用于构建 RNN 的核心结构。例如，cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units)，其中 num_units 表示...
tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False, scope=None ) cell:上文所定义的lstm_cell。 inputs:RNN输入。如果time_major==false(默认),则必须是如下shape的tensor:[batch_size,max_time,…...
tf.nn.dynamic_rnn 在内部 tf.nn.static_rnn 为固定的RNN长度创建一个展开的图。这意味着,如果您打电话 tf.nn.static_rnn 由于输入具有200个时步,您正在创建一个带有200个RNN步骤的静态图。首先,图创建很慢。其次,您无法比最初指定的更长的序列(> 200)传递。 tf.nn.dynamic_rnn 解决这个问题。它...
tf.nn.dynamic_rnn的返回值有两个:outputs和state 为了描述输出的形状,先介绍几个变量,batch_size是输入的这批数据的数量,max_time就是这批数据中序列的最长长度,如果输入的三个句子,那max_time对应的就是最长句子的单词数量,cell.output_size其实就是rnn cell中神经元的个数。
tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False, scope=None ) 实现了动态的rnn。动态的比静态的有几个区别: 输入不同。这一点到下一篇写静态rnn时详细描述 ...
多层rnn: tf.nn.dynamic_rnn: 输入:[batch,步长,input] 输出:[batch,n_steps,n_hidden] 所以我们需要tf.transpose(outputs, [1, 0, 2]),这样就可以取到最后一步的output 代码语言:javascript 复制 defrecurrent_neural_network(data):#[batch,chunk_n,input]data=tf.reshape(data,[-1,chunk_n,chunk_siz...
而TensorFlow的变量共享机制，正好可以解决这个问题。但是我现在不能确定，TF的这个机制是不是因为GAN的...