今天说一下tensorflow的变量共享机制，首先为什么会有变量共享机制？ 这个还是要扯一下生成对抗网络GAN，我们知道GAN由两个网络组成，一个是生成器网络G，一个是判别器网络D。...G的任务是由输入的隐变量z生成一张图像G(z)出来，D的任务是区分G(z)和训练数据中的真实的图像（real images）。...但是我现在不能确定，TF的这个机制是不是因为GAN的提出才有的，还是本身就存在。 所以变量共享的目的就是为了在对网络第二次使用的时候，可以使用同一套模型参数。...TF中是由Variable_scope来实现的，下面我通过几个栗子，彻底弄明白到底该怎么使用，以及使用中会出现的错误。栗子来源于文档，然后我写了不同的情况，希望能帮到你。...""" # 解释： # 当reuse为True时时候，而这里定义了新变量u， # 之前不存在，这样也无法reuse。
使用 get_variable() 创建变量的时候，就从这个collection 取出 current_variable_scope_obj，通过这个 variable_scope创建变量。...= default_varscope[0] # 这部分可以看到，new_name 的生成，是 old_name+"/"+name_or_scope # 这就说明了，为什么varScope的名字是层层嵌套的...varScope yield 出来， yield default_varscope[0] # 到现在为止，我们已经看到tensorflow 是如何将新创建的varScope放入到 # collection...[0] = old # 在yield 语句不远处，我们看到了 将旧的 varScope 重新放回 collection中 # 的代码 要想更清楚的理解这一部分，时候看一波 decorator 的实现了...了， 它是直接保存在一个栈中的。
模型中，单词最初是单热编码的并且乘以参数。...Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?)，因为它生成重复项。...我们使用VarScope来防止这些变量的重复。 我们使用variable_scope来防止这些变量的重复。...例如，在机器翻译领域，您必须至少学习一天，并且在某些情况下您必须学习更多知识。 如果我们学习一个需要几天的模型，在模型完成学习之前我们不会知道结果。即使您中间有计算机问题，也无法检查结果。...因为我们会建立很多个检查点，在我们的模型中添加了一个名为global_step的变量有助于记录训练步骤。
一种是使用“Simple Network Builder”，只需设置几个参数就能生成一个简单的标准神经网络。另一种是使用网络定义语言（NDL）。此处例子（直接从Github下载的）使用的是NDL。...，它们会被赋予一个初始值，并在训练的过程中不断更新直到生成最终模型。...如果reuse == True，那么get_variable返回之前已经存在的那个变量。如果不存在这样的变量，则返回一个错误。...从初始化这一步你能观察到，在计算流程图中该单元被展开成20个副本，并且在首次迭代后reuse标志置为True，此时所有的实例都将共享同一组W和b。训练过程在这个展开的版本上完成。...第二个版本mtest设置reuse=True，且在图中只有该单元的一个实例。但是变量域和m相同，因此它与m共享同一组训练得到的变量。 一旦训练完成，我们可以用一个内核来调用这个网络模型。
在训练深度网络时，为了减少需要训练参数的个数（比如具有simase结构的LSTM模型）、或是多机多卡并行化训练大数据大模型（比如数据并行化）等情况时，往往需要共享变量。...另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候，往往存在大量的变量和操作，如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复，同时维护一个条理清晰的graph非常重要。...tf.get_variable()用于获取一个变量，并且不受name_scope的约束。当这个变量已经存在时，则自动获取；如果不存在，则自动创建一个变量。...tf.variable_scope()：一般与tf.name_scope()配合使用，用于管理一个graph中变量的名字，避免变量之间的命名冲突，tf.variable_scope()允许在一个variable_scope...Did you mean # to set reuse=True in VarScope?
我们已经看到了训练单字向量的方法，我们是否应该对二元组、三元组等也做同样的事情。这可能非常有效，但这种想法存在两个主要问题。 1) 单词的组合有无数种可能。存储和训练无限数量的向量将是荒谬的。...然后，我们需要知道单词是如何组合在一起的，然后，最后，我们可以通过利用前面的两个概念得到一个短语或句子的意思。 让我们从我们的第一个基于这个原则的模型开始。...假设我们有一个句子，我们知道这个句子的解析树，如上图所示，我们能找出这个句子的编码吗？也许还能从句子中的单词向量中得到一个情感得分？我们观察一个简单的递归神经网络是如何完成这项任务的。...也许我们是直接将所有这些功能合并到一个太弱的模型中。 我们能做的就是 “从语法上解开” 这些不同任务的权重。我们的意思是，没有理由期望某一类输入的最优 W 与另一类输入的最优 W 完全相关。...依存分析在前几节课中已经讨论过（参见ShowMeAI的文章NLP教程(4) - 句法分析与依存解析）。通过在单词及其依赖项之间建立二进制非对称关系，结构显示了哪个单词依赖于哪个单词。
我们所谓的语言模型是一个经过训练以猜测文本中下一个单词的模型（在读取之前的单词后）。这种任务称为自监督学习：我们不需要为我们的模型提供标签，只需向其提供大量文本。...自监督学习通常不用于直接训练的模型，而是用于预训练用于迁移学习的模型。 术语：自监督学习 使用嵌入在自变量中的标签来训练模型，而不是需要外部标签。例如，训练一个模型来预测文本中的下一个单词。...我们已经看到分类变量可以作为神经网络的独立变量使用。以下是我们为单个分类变量采取的方法： 制作该分类变量的所有可能级别的列表（我们将称此列表为词汇）。 用词汇表中的索引替换每个级别。...我们的独立变量将是从我们非常长的列表中的第一个单词开始并以倒数第二个单词结束的单词序列，我们的因变量将是从第二个单词开始并以最后一个单词结束的单词序列。...在语言模型中，输入嵌入表示从英语单词到激活的映射，输出隐藏层表示从激活到英语单词的映射。直觉上，我们可能会期望这些映射是相同的。
到目前为止，我们已经通过模型输入和输出了解了四种 RNN 架构，我们将在本章的其余部分的实际示例中结合其中的一些，我们将主要讨论隐藏层中的架构，更具体地说，是循环层。...假设我们从learning的单词设置序列长度为5。 现在，我们可以使用输入learn和输出earni来构造训练样本。...双向 RNN 到目前为止，在 RNN 架构中，输入序列的信息是从过去到当前状态再到未来的一个方向学习的。 它限制了当前状态以利用将来的输入信息。...我们可以进行传统的单热编码，但是所生成的 3,000 维稀疏输出将使训练相应的 RNN 模型过慢。 取而代之的是，我们执行单词嵌入以将单词索引转换为较低维的密集向量。...例如，我们在“第 4 章”，“CNN 架构”中讨论过的 CNN 模型，学会告诉我们一个图像是猫还是狗，给定其中一个图像， 以及 “第 6 章”，“循环神经网络”中的 RNN 模型经过训练，可以输出给定段落的正面或负面情感
在这篇文章中，我们将通过一个中级水平的教程，介绍如何使用谷歌的 Show和Tell 模型在Flickr30k数据集上训练图像标题生成器。...我们可以从VGG- 16模型中获取表示(称为图像嵌入)，并使用它来训练我们的模型的其余部分。对于本文的范围，我们已经抽象了VGG- 16的架构，并预先计算了4,096维度的特性，以加速训练。...由于文本的串行特性，我们在RNN / LSTM网络中利用递归式(学习更多，阅读“理解 LSTM 网络”)。这些网络被训练用来预测在给定的单词和图像表示序列中的下一个单词。...为了将单词转换为适合于LSTM输入的固定长度表示，我们使用嵌入层来学习将单词映射到256维特性(或单词嵌入)。单词嵌入帮助我们把单词表示为向量，类似的单词向量在语义上是相似的。...LSTM的输出{ p1,p2，…pN }是由模型为句子中的下一个字生成的概率分布。通过训练将每个单词的对数概率的负和最小化。
现在，在既表示输入图像又表示输出单词的情况下（每个这样的单词对构成一个训练示例），给定的最佳训练模型可用于最大化在目标输出中生成每个单词w的概率，给定输入图像和该单词w之前的先前单词，它是 RNN 序列模型...简单来说，我们的意思是向您展示如何使用尽可能少的简洁代码来构建 iOS 和 Android 应用，这些应用使用该模型以自然语言描述图像。...令人惊讶的是，经过训练了成千上万个图像字幕示例，并在现代 CNN 和 LSTM 模型的支持下，我们可以构建和使用一个模型，该模型可以在移动设备上生成合理的自然语言描述。...尽管在 GAN 的训练方面存在挑战，但是在训练期间您已经可以应用许多有效的已知技巧 – 我们在这里不会介绍它们，但是如果您有兴趣调整我们将在本章中描述的模型或许多其他 GAN 模型 ），或构建自己的 GAN...如前所述，如果从经过训练的模型返回的策略是完美的，则无需使用 MCTS。 我们将在书的源代码存储库中保留 MCTS 实现，以供您参考，而不是显示 MCTS 的所有实现细节。
().reuse_variables() 原因是使用Adam或者RMSProp优化函数时，Adam函数会创建一个Adam变量，目的是保存你使用tensorflow创建的graph中的每个可训练参数的动量...，但是这个Adam是在reuse=True条件下创建的，之后reuse就回不到None或者False上去，当reuse=True，就会在你当前的scope中reuse变量，如果在此scope中进行优化操作...设置reuse=True的地方是 tf.get_variable_scope().reuse_variables() 或者 With tf.variable_scope(name) as scope :...解决方法就是将这个scope独立出来，reuse=True就只在当前scope中起作用，使用 With tf.variable_scope(tf.get_variables_scope()) 把它放在需要调用函数的地方...，复用时要设置reuse= True
在本文中，我们将看到如何编写一个Web应用程序获取经过训练的RNN，并使用户生成新的专利摘要。这个项目建立在RNN示例项目：详解使用RNN撰写专利摘要文章的基础上，但你不需要知道如何创建RNN。...Flask的基本Web应用程序 在Python中构建Web应用程序的最快方法是使用Flask。...由于Python字符串已经格式化为HTML，我们所要做的就是使用{{input|safe}}（input是Python变量）来显示它。...从起始种子序列得到的输出 虽然结果并不总是完全正确，但它们确实表明RNN已经掌握了英语的基础知识。它经过训练可以预测前50个单词中的下一个单词，并且已经学会了如何编写一个略有说服力的专利摘要！...个人项目的好处是，你可以随心所欲地去做。如果您想玩这个应用程序，请下载代码并开始使用。 ? 结论 在本文中，我们了解了如何将经过训练的Keras深度学习模型部署为Web应用程序。
在多种机器翻译方法中，序列到序列（“seq2seq”）模型最近取得了巨大的成功，并已经成为大多数商业翻译系统的事实上的标准，例如谷歌翻译。...使用in-graph beam search在seq2seq模型中执行推理。 为多GPU设置优化seq2seq模型。 希望这一教程有助于研究界创造更多新的NMT模型并进行实验。...： --src=en --tgt=vi 推理——如何生成翻译 在训练NMT模型时（以及已经训练完时），你可以得到之前模型没见过的源句子的翻译。...这个过程继续进行，直到生成句尾标记“”作为输出符号（在我们的代码中是tgt_eos_id）。 ?...例如，在评估图中，不需要用 reuse = True 重新打开可变范围，因为训练模型已经创建了这些变量。不需要到处使用 reuse=； 在分布式训练中，训练、评估和推断分开用不同的机器做很正常。
如果您根据过去几个月的数据来尝试预测下个月的平均温度，由于数据的年度周期性可靠，因此问题很容易解决。但是从几天的数据来看，温度更加混乱。这个时间序列每天都可以预测吗？...首先，您需要做两件事： 将数据预处理为神经网络可以使用格式。数据已经是数字了，因此您无需进行任何向量化。...() [1] 11 生成器的当前状态value 是在函数外部定义的 变量。...您可能想知道，如果存在一个简单的，性能良好的模型，为什么您正在训练的模型找不到并对其进行改进？因为这种简单的解决方案不是您的训练设置所需要的。您要在其中寻找解决方案的模型的空间已经相当复杂。...对于包括自然语言在内的许多其他问题，情况并非如此：从直觉上讲，单词在理解句子中的重要性通常并不取决于其在句子中的位置。让我们在LSTM IMDB示例中尝试相同的技巧。
如果数据之间是有关系的，比如做菜下料的前后步骤，英文单词的顺序，如何让数据之间的关联也被神经网络学习呢？这就要用到——RNN。...在该数学形式中，每次RNN运行完之后都会产生s(t)，当RNN要分析x(t+1)时，此刻的y(t+1)是由s(t)和s(t+1)共同创造的，s(t)可看作上一步的记忆。...在LSTM RNN回归案例中，我们想要用蓝色的虚线预测红色的实线，由于sin曲线是波浪循环，所以RNN会用一段序列来预测另一段序列。...同时，我们需要使用Tensorboard可视化RNN的结构，所以调用tf.name_scope()设置各神经层和变量的命名空间名称，详见 第五篇文章。...Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? ，则重新启动kernel即可运行。
定义模型之后，我们将定义所需的回调。 什么是回调？ 回调函数是在每个历元之后调用的函数 在我们的例子中，我们将调用检查点回调，检查点回调所做的是在模型每次变得更好时保存模型的权重。...textgenrnn 创建的模型生成的一些歌词： 我不是您的朋友， 当您不讲话时会下雨， 但您认为蒂姆·麦格劳 和我正在放慢脚步， 我感到很自在， 我不是在狂风暴雨，因为 您不是在讲话， 我不是圣人我站在不知道你是...下一个步骤： 现在，在您学习了如何从头开始创建LSTM RNN生成文本，以及如何使用Pyhton模块，如textgenrnn，您可以使用这些知识做很多事情： 尝试使用其他数据集（维基百科文章，莎士比亚小说等...在文本生成之外的其他应用程序中使用LSTM RNN。...阅读更多关于LSTM RNN的信息 参考文献： 用LSTM递归神经网络生成的Python中的文本 应用介绍LSTMs与GPU的文本生成 使用LSTM RNN生成文本 textgenrnn 用textgenrnn
01 seq2seq代码案例解读 RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。...首先，从RNN的根源上说，因为输入输出有着时间关系，我们的模型在训练时每此迭代都要运用到之前迭代的结果，所以如果我们直接使用(cell_output, state) = cell(inputs[:, time_step...再看main函数，当我们训练时，我们需要的是新的模型，所以我们在定义了一个scope名为model的模型时说明了我们不需要使用以存在的参数，因为我们本来的目的就是去训练的。...而在我们做validation和test的时候呢？训练新的模型将会非常不妥，所以我们需要运用之前训练好的模型的参数来测试他们的效果，故定义reuse=True。...这个概念有需要的朋友可以参考Tensorflow的官方文件对共享变量的描述。 好了，我们了解了这个模型代码的架构以及运行的机制，那么他在实际运行中效果如何呢？让我们来实际测试一番。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 文章目录 一、背景 二、主要技术介绍 1、RNN模型 2、LSTM模型 3、控制门工作原理 四、代码实现 五、案例分析 六、参数设置 七、结论 运行环境 完整程序下载...虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。...RNN模型的结构如图： 2、LSTM模型 长短期记忆模型（long-short term memory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决反向传播过程中存在梯度消失和梯度爆炸现象，通过引入门（gate...默认为tanh # reuse:布尔类型，描述是否在现有范围中重用变量。如果不为True，并且现有范围已经具有给定变量，则会引发错误。 # name:String类型，层的名称。...同时在实际应用中，均方误差也经常被用为衡量模型的标准： 4、误差标准 相对偏差是指某一次测量的绝对偏差占平均值的百分比。
我们将深入研究基本的卷积网络和生成对抗网络，然后是有关如何使用 OpenAI 的 Gym 库训练模型的动手教程。 在最后一章中，您将准备生产 PyTorch 模型。...例如，如果您试图对成千上万的句子进行情感分析，则需要使用静态图来破解并采取变通办法。 在普通的循环神经网络（RNN）模型中，每个单词都经过一个 RNN 单元，该单元生成输出和隐藏状态。...在自然语言的示例中，最常见的方法是使一个单词成为一个单元，并在处理该句子时将其视为一组单词。 您展开整个句子的 RNN，然后一次处理一个单词。...在第一个单词之后，我们具有从 RNN 单元生成的输出和隐藏状态。 输出状态和隐藏状态都有自己的目的。 可以训练输出以预测句子中的下一个字符或单词。 这就是大多数语言建模任务的工作方式。...我们将为每个单词使用相同的 RNN 单元，并将从上一次单词处理生成的隐藏状态作为当前单词执行的输入传递。 因此，RNN 单元在每个字处理阶段具有两个输入：字本身和上一次执行时的隐藏状态。
如果数据之间是有关系的，比如做菜下料的前后步骤，英文单词的顺序，如何让数据之间的关联也被神经网络学习呢？这就要用到——RNN。...在该数学形式中，每次RNN运行完之后都会产生s(t)，当RNN要分析x(t+1)时，此刻的y(t+1)是由s(t)和s(t+1)共同创造的，s(t)可看作上一步的记忆。...梯度消失或梯度爆炸： 在RNN中，如果你的State是一个很长的序列，假设反向传递的误差值是一个小于1的数，每次反向传递都会乘以这个数，0.9的n次方趋向于0，1.1的n次方趋向于无穷大，这就会造成梯度消失或梯度爆炸...由于MNIST数据集是TensorFlow的示例数据，所以我们只需要下面一行代码，即可实现数据集的读取工作。如果数据集不存在它会在线下载，如果数据集已经被下载，它会被直接调用。...Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?”
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