当使用tf.reshape和tf时，'ValueError:传递的初始值设定项无效‘。转换 - 腾讯云开发者社区

听到单词向量编码了单词之间相似性和意义就是这些时刻之一。当我开始使用这些新概念时，我对模型的简单性感到困惑，构建了我的第一个用于情感分析的递归神经网络。...回想一下，当 Tensorflow 接收批量的单词和数据时，我们需要填充句子以使它们具有相同的长度。...这里，我们没有任何预训练的字符嵌入，所以我们调用 tf.get_variable ，它将使用默认的初始值设定项（xavier_initializer）为我们初始化矩阵。...感谢这个参数，对于无效的步长，dynamic_rnn 传递状态并输出零向量。...(-log_likelihood) 在局部 softmax 的情况下，损失的计算更经典，但我们必须特别注意填充并使用 tf.sequence_mask 将序列长度转换为布尔向量（掩码）。

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21个项目玩转深度学习学习笔记（1）

(tf.zeros([784,10])) # b是有一个softmax模型的参数，一般叫做偏置项 b=tf.Variable(tf.zeros([10])) # y表示模型的输出 y=tf.nn.softmax...占位符不依赖于其他的Tensor，它的值由用户自行传递给Tensorflow，通常用来存储样本数据和标签。如定义的x，是用来存储训练图片数据的占位符。...什么是变量，变量是指在计算过程中可以改变的值，每次计算后变量的值会被保存下来，通常用来存储模型的参数，如上面创建了两个变量，W、b。创建变量时通常需要指定某些初始值。...这里使用梯度下降法 # 有了损失，就可以用梯度下降法针对模型的参数（W和b）进行优化 train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize...(tf.matmul(h_pool2_flat,W_fc1)+b_fc1) # 使用Dropput，keep_prob是一个占位符，训练时为0.5，测试时为1 keep_porb=tf.placeholder

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深度学习之卷积神经网络（六）

卷积神经网络卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： 1.输入层(input)：用于数据的输入 2.卷积层(convolution)：使用卷积核进行特征提取和特征映射 3.激励层：由于卷积也是一种线性运算...image.png 结果就是丢掉了步数为1时候的中间项。由此我们可以总结出，通过input image和权重filter来推出隐藏层即Convolved Feature map的值的公式： ?...向后传播对于向后传播，我们使用的依旧是梯度下降的方式。先从池化层说起。池化层在网络中池化层并没有涉及到学习的功能，所以只是将误差进行传递即可。...对于Mean Pooling 因为Mean Pooling的向前传播，就是取得局部的平均值，所以误差传递，就是将下一层的误差项的值会平均分配到上一层对应区块中的所有神经元。卷积层误差传递 ?...梯度根据反向梯度的法则，我们需要求得w变化最小值。 ? image.png 推导过程同上。也就是偏置项的梯度就是卷积层所有误差项之和。代码实现代码使用tensorflow工具。

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Python人工智能 | 十二.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow分类案例

在分析data0时，我们把分析结果存入记忆Memory中，然后当分析data1时，神经网络（NN）会产生新的记忆，但此时新的记忆和老的记忆没有关联，如上图所示。...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。...多个神经网络NN的累积就转换成了循环神经网络，其简化图如下图的左边所示。总之，只要你的数据是有顺序的，就可以使用RNN，比如人类说话的顺序，电话号码的顺序，图像像素排列的顺序，ABC字母的顺序等。...如果乘以的权重是小于1的数，比如0.9，0.9会不断地乘以误差，最终这个值传递到初始值时，误差就消失了，这称为梯度消失或梯度离散。...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

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Python人工智能 | 十四.循环神经网络LSTM回归案例之sin曲线预测

在分析data0时，我们把分析结果存入记忆Memory中，然后当分析data1时，神经网络（NN）会产生新的记忆，但此时新的记忆和老的记忆没有关联，如上图所示。...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。...多个神经网络NN的累积就转换成了循环神经网络，其简化图如下图的左边所示。总之，只要你的数据是有顺序的，就可以使用RNN，比如人类说话的顺序，电话号码的顺序，图像像素排列的顺序，ABC字母的顺序等。...如果乘以的权重是小于1的数，比如0.9，0.9会不断地乘以误差，最终这个值传递到初始值时，误差就消失了，这称为梯度消失或梯度离散。...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。

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CNN+MNIST+INPUT_DATA数字识别

，如果该参数为none，会自动生成一个临时文件 reporthook：当连接上服务器以及相应的数据块传输完毕的时候会触发该回调函数，可以用来显示下载进度。...data：指传递到服务器的数据，该方法返回一个包含两个元素的元组(filename, headers)，filename表示保存到本地的路径，headers表示服务器的响应头 os.stat（path）...x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1]) #转换输入数据shape,以便于用于网络中 W_conv1 = weight_variable([5, 5,...=None)： TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，一般用在全连接层。...x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1]) #转换输入数据shape,以便于用于网络中 W_conv1 = weight_variable([5, 5,

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Tensorflow实战：Discuz验证码识别

但是，该API又不像tf.add，可以让bias的维度和value的最后一维不同， conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(x, w_c1..., 252] out = tf.add(tf.matmul(dense, w_out), b_out) return out 为了省事，name_scope什么都没有设定...我使用的GPU是Titan X，如果是使用CPU训练估计会好几天吧.......轴,fig画布的大小为(13,8) #当nrow=3,nclos=2时,代表fig画布被分为六个区域,axs[0][0]表示第一行第一列 fig, axs = plt.subplots...但是，该API又不像tf.add，可以让bias的维度和value的最后一维不同， conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(x, w_c1

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解析Tensorflow官方PTB模型的demo

根据论文地4页章节4.1，隐匿层的初始值是设为0 self....loss = tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example( [logits], [tf.reshape(self...._lr = tf.Variable(0.0, trainable=False) tvars = tf.trainable_variables() # 根据张量间的和的norm来clip多个张量 grads...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。

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神经网络参数与tensorflow变量

和其他编程语言类似，tensorflow中的变量也需要指定初始值。因为在神经网络中，给参数赋予随机初始值最为常见，所以一般也使用随机数给tensorflow中的变量初始化。...，偏置值(bias)通常会使用常数来设置初始值。...除了使用随机数或常数，tensorflow也支持通过其他变量的初始值来初始化新的变量。以下代码给出了具体的方法。...从这段代码可以看出，当声明了变量w1、w2之后，可以通过w1和w2来定义神经网络的前向传播过程并得到中间结果a和最后答案y。...虽然直接调用每个变量的初始化过程是一个可行的方案，但是当变量数目增多，或者变量之间存在依赖关系时，耽搁调用的方案就比较麻烦了。

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tf.lite

当FakeQuant节点的位置阻止转换图形所需的图形转换时使用。结果生成与量化训练图不同的图，可能导致不同的算术行为。...(默认错误)change_concat_input_ranges:布尔值，用于更改用于量化模型的concat操作符的输入和输出的最小/最大范围的行为。当为真时，更改concat操作符重叠的范围。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。...可以通过提供传递给build_toco_convert_protos的参数来定制转换(有关详细信息，请参阅文档)。此函数已被弃用。请使用lite。TFLiteConverter代替。

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图像识别（二） cifar10_input.py详解

(filename_queue) # 将字符串转换为一个 uint8 的向量。...depth_major = tf.reshape( tf.strided_slice(record_bytes, [label_bytes],...tf.cast(x, dtype, name=None)：该函数是类型转换函数（参数x：输入，dtype：转换目标类型，name：名称，返回：Tensor） def _generate_image_and_label_batch...若使用tf.get_variable得到的变量，则会报错 with tf.name_scope('data_augmentation'): #从文件名序列中读取样本数据 read_input...set_shape和reshape的区别：使用了set_shape后，图（tensor）中的信息已经改变了，输入的数据与图的shape不相符，则会报错；而reshape并没有改变图的信息，它只是创建了一个新的图给我们使用

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深入理解推荐系统：微软xDeepFM原理与实践

由于CIN和plain DNNs可以互补，一个直观的做法是，将这两种结构进行组合使模型更强。产生的模型与Wide&Deep和DeepFM非常像。...如上图所示（xDeepFM的结构），当depth和CIN part的feature maps同时设为1时，xDeepFM就是DeepFM的一个泛化，通过为FM layer学习线性回归权重实现（注意，在DeepFM..., transpose_b=True) import tensorflow as tf B = 2 D = 3 m = 2 H = 2 ## 理解为 H_{k-1} a = tf.reshape(tf.range...import tensorflow as tf B = 2 D = 3 E = 4 ## 代表 m * H_{k-1} F = 5 ## 代表 H_{k} a = tf.reshape(tf.range...(B * D * E, dtype=tf.float32), (B, D, E)) b = tf.reshape(tf.range(1 * E * F, dtype=tf.float32

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C#3.0新增功能02 匿名类型

可通过使用 new 运算符和对象初始值创建匿名类型。有关对象初始值设定项的详细信息，请参阅对象和集合初始值设定项。...foreach (var v in productQuery) { Console.WriteLine("Color={0}, Price={1}", v.Color, v.Price); } 通常，当使用匿名类型来初始化变量时...要将匿名类型或包含匿名类型的集合作为参数传递给某一方法，可将参数作为类型对象进行声明。但是，这样做会使强类型化作用无效。...如果必须存储查询结果或者必须将查询结果传递到方法边界外部，请考虑使用普通的命名结构或类而不是匿名类型。...由于匿名类型上的 Equals 和 GetHashCode 方法是根据方法属性的 Equals 和 GetHashCode定义的，因此仅当同一匿名类型的两个实例的所有属性都相等时，这两个实例才相等。

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强智教务系统验证码识别 Tensorflow CNN

强智教务系统验证码识别 Tensorflow CNN 一直都是使用API取得数据，但是API提供的数据较少，且为了防止API关闭，先把验证码问题解决使用Tensorflow训练模型，强智教务系统的验证码还是比较简单的...分别是输入训练数据和其标签，标签转换成8*10的向量 X = tf.placeholder(tf.float32, [None, IMAGE_HEIGHT * IMAGE_WIDTH]) Y = tf.placeholder...# strides：卷积时在图像每一维的步长，是一个一维的向量，长度4，并且strides[0]=strides[3]=1 # tf.nn.bias_add() 函数的作用是将偏置项b_c1...加到卷积结果value上去; # 注意这里的偏置项b_c1必须是一维的，并且数量一定要与卷积结果value最后一维数量相同 # tf.nn.relu() 函数是relu激活函数，实现输出结果的非线性转换...()结果为 8*20*64=10240 ; # 所以tf.reshape(conv3, [-1, w_d.get_shape().as_list()[0]])的作用是把最后一层隐藏层的输出转换成一维的形式

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BERT源码分析（PART I）

初始化方法的 stdev 这里要注意一点，可能刚看的时候对type_vocab_size这个参数会有点不理解，其实就是在next sentence prediction任务里的Segment A和 Segment...的 padding 好的 input_ids 和形状为 [batch_size, to_seq_length] 的 mask 标记向量。...( tf.reshape(to_mask, [batch_size, 1, to_seq_length]), tf.float32) broadcast_ones = tf.ones(...考虑key-query-value形式的 attention，输入的from_tensor当做是 query， to_tensor当做是 key 和 value，当两者相同的时候即为 self-attention...举个模型使用的简单栗子： # 假设输入已经经过分词变成word_ids. shape=[2, 3] input_ids = tf.constant([[31, 51, 99], [15, 5, 0]])

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TF-char4-TF2基本语法

，一般使用tf.int32和tf.float32 import numpy as np import tensorflow as tf # 创建张量的时候指定精度 tf.constant(12345678...：保证转换操作的合法性，比如高精度转低精度，可能发生溢出现象布尔型和整形之间可以转换 False默认是0，True表示1；其他非0数字默认是1 a = tf.constant([True, False...在创建张量的时候，可以指定初始值：tf.fill(shape, vlaue) tf.fill([2,3], -1) # 形状为2*3，值全部是-1 创建已知分布的张量正态分布和均匀分布是最常见的。...切片方式提取数据含头不含尾 step步长，可以为负数关于冒号和三个点的使用：都是表示某个维度上的所有数据 x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3]) x[1:3] x[...有些运算可以在处理不同 shape 的张量时，会隐式地调用广播机制 ?

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TensorFlow2.0（9）：神器级可视化工具TensorBoard

本文介绍两种使用TensorBoard的方式。不过，无论使用那种方式，请先启动TensorBoard的web应用，这个web应用读取模型训练时的日志数据，每隔30秒更新到网页端。...通过TensorBoard提供的图标，我们可以清楚的知道训练模型时loss和accuracy在每一个epoch中是怎么变化的，甚至，在网页菜单栏我们可以看到，TensorBoard提供了查看其他内容的功能...当write_graph设置为True时，日志文件可能会变得非常大。 write_grads：是否在TensorBoard中可视化渐变直方图。histogram_freq必须大于0。...使用’batch’时，在每个batch后将损失和指标写入TensorBoard。这同样适用’epoch’。...如果使用整数，比方说1000，回调将会在每1000个样本后将指标和损失写入TensorBoard。请注意，过于频繁地写入TensorBoard会降低您的训练速度。

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【推荐系统】深入理解推荐系统：无需人工特征工程的xDeepFM

证明如下： k=1时，根据矩阵乘法的结合律和分配律，我们具有：其中，标量实际上是关于的线性回归。其中，是关于的一个标量乘。假设标量乘适用于k=i。...当有必要时，我们可以利用一个L阶的分解，使用两个小的矩阵以及来替换：其中以及。出于简洁性，论文假设每个hidden layer都具有相同数目（为H）的feature maps。...如上图所示（xDeepFM的结构），当depth和CIN part的feature maps同时设为1时，xDeepFM就是DeepFM的一个泛化，通过为FM layer学习线性回归权重实现（注意，在DeepFM...import tensorflow as tf B = 2 D = 3 E = 4 ## 代表 m * H_{k-1} F = 5 ## 代表 H_{k} a = tf.reshape(tf.range...(B * D * E, dtype=tf.float32), (B, D, E)) b = tf.reshape(tf.range(1 * E * F, dtype=tf.float32

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【BERT】源码分析（PART I）

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Tensorflow使用的预训练的resnet_v2_50，resnet_v2_101，resnet_v2_152等模型预测，训练

(max_idx_p)) print ('run time:', duration) sess.close() main() 当构建模型，定义自己的输出时，要将resnet_v2_101...，每个saver只保存自己领域内的权重，不能只使用saver1，会导致只加载或者保存resnet_v2_101的权重，不会保存自己加的模块的权重） **还要一点要注意，我们输入到model前要对图像进行预处理...，上面给的链接中有preprocessing文件，里边有各个模型数据预处理的方式，具体使用方法可以参考：链接中的train_image_classifier.py和eval_image_classifier.py...，(1)输入参数training=True,(2)计算loss时，要添加以下代码（即添加update_ops到最后的train_op中）。...这样才能计算μ和σ的滑动平均（测试时会用到） update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) with tf.control_dependencies

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