tf.nn.dynamic_rnn 函数是tensorflow封装的用来实现递归神经网络(RNN)的函数,本文会重点讨论一下tf.nn.dynamic_rnn 函数的参数及返回值。 首先来看一下该函数定义: tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterations=None, swap_memory=False, time...
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 、h1 得到 h2 等。 如果序列长度为n,要调用n次call函数,比较麻烦。对此提供了一个tf.nn.dynamic_mn函数,使用该函数相当于调用了n次call函数。通过{ho, x1, x2,…,...
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: Iftime_major == False(default), this must be aTensorof shap...
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 ) 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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defrecurrent_neural_network(data):#[batch,chunk_n,input]data=tf.reshape(da...
dynamic_rnn(): 创建由RNNCell cell指定的递归神经网络。 (deprecated) elu(): 计算指数线性:exp(特征)- 1如果< 0,featuresotherwise. embedding_lookup(): 在嵌入张量列表中查找id。 embedding_lookup_sparse(): 计算给定id和权重的嵌入。 erosion2d(): 计算了4-D值和3-D核张量的灰度侵蚀。
tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别 MachineLP的Github(欢迎follow):https:///MachineLP 我的GitHub:https:///MachineLP/train_cnn-rnn-attention 自己搭建的一个框架,包含模型有:vgg(vgg16,vgg19), resnet(resnet_v2_50,resnet_v2_101,resnet_v2_152), in...
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...
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) 基于RNNCell类的实例cell建立动态循环神经网络与一般rnn不同的是,该函数会根据输入动态展开返回(outputs,state) tf.nn.state_saving_rnn(ce...