打印指标RNN
是一种基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的模型，用于处理序列数据中的打印指标。RNN是一种具有循环连接的神经网络，可以对序列数据进行建模和预测。
打印指标通常是指在打印过程中记录的各种指标，例如打印速度、打印质量、打印温度等。这些指标对于打印机的性能评估和故障诊断非常重要。
打印指标RNN可以通过学习历史的打印指标序列来预测未来的打印指标。它可以捕捉到序列数据中的时间依赖关系和上下文信息，从而提高预测的准确性。
应用场景：
- 打印机性能评估：通过对打印指标进行建模和预测，可以评估打印机的性能，并提供改进建议。
- 打印质量控制：通过监测打印指标的变化，可以实时调整打印参数，以提高打印质量。
- 打印机故障诊断：通过对打印指标进行分析，可以检测和诊断打印机故障，并提供相应的维修建议。
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- 云存储（Cloud Storage）：提供了安全可靠的对象存储服务，可以用于存储打印指标数据和模型文件。
- 云监控（Cloud Monitor）：提供了实时监控和告警服务，可以监测打印指标的变化，并及时通知相关人员。
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1回答
打印指标RNN
、、
我想知道是否可以打印RNN的度量，verbose只显示了一个简化的数字，例如"0.0014“，但我想打印完整的最终值。我想打印指标(Mse)的最终值# creating model using Kerasmodel10.add(GRU(units
浏览 13提问于2020-03-12得票数 1
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我正在用Python中的Tensorflow训练一个LSTM网络，并希望切换到tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnLSTM以获得更快的培训。, tf.float32)使用lstm = tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnLSTM(1, self.num_hidden)
rnn_outputs, _ = ls
浏览 1提问于2019-02-06得票数 8
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我想预测一些与空间天气相关的指标(kp，Dst等)。使用RNN或LSTM。建立多对一模型是可能的，尽管它显示出较低的准确性。然而，我的目标是通过过去3天的观察来预测未来的7天。问题是，是否有可能在功能上构建具有更长输出长度(或时间步长)的RNN？而不是输入？
任何帮助都将不胜感激！请帮帮我。
浏览 13提问于2018-08-16得票数 1
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decoder_inputs)
# Construct forward and backward cells backward_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units)
encoder_outputs, encoder_states_fw, encoder_states_bw = tf.contrib.rnn.stac
浏览 2提问于2018-06-16得票数 1
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=1): self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers) return self.reg(x[:,2])
criterion = nn.CrossEntropyLoss() print("1&q
浏览 14提问于2020-04-17得票数 0
代码以下列方式使用BasicLSTMCell和tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell： outputs, states = tf.contrib.rnn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32,sequence_length=seqlen)
我打印了“状态”(和输出)，并期望“状态”有输入序列的形状数，其中x是每个输入序列的长度
浏览 0提问于2018-09-10得票数 0
我的代码是：outputs, state = tf.contrib.rnn.static_rnn(cell, inputs)(<tf.Tensor 'loss/model_with_buckets/left_rnn/multi_rnn_cell_2/cell_0/GRUBloc
浏览 0提问于2017-08-03得票数 1
1回答
/home/lemmatizer_noattn.py:79 step *
outputs, [states] = self.lemmatizer.target_rnn_cell
浏览 43提问于2020-05-08得票数 0
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以下是RNN模型：chunk_size = 28rnn_size = 128
outputs, states = rnn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32)tf.matmul(outputs[-1],layer['weights']) + laye
浏览 5提问于2017-06-27得票数 0
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1回答
我使用RNN进行多类分类，下面是我的RNN主要代码： x = tf.unstack(x, input_size, 1) stacked_lstm = rnn.MultiRNNCell([lstm_cell]*lstm_size, state_is_tuple=True)
浏览 0提问于2017-10-18得票数 8
我使用以下代码： lstm_cell_fwd =tf.contrib.rnn.GRUCell(hidden_dim,kernel_initializerlstm_cell_fwd, output_keep_prob=dropout)
with tf.variab
浏览 1提问于2018-03-08得票数 6
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我想使用以下代码将他的模型扩展到多层LSTM模型：cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([cell] * num_layers,state_is_tuple=True) 但我说错了：
'rnn/
浏览 3提问于2017-11-18得票数 7
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] var_names.append(var.name)cell_fn = tf.nn.rnn_cell.GRUCell rnn_fw_1 = tf.nn.rnn_cell.Dr
浏览 3提问于2017-01-31得票数 6
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我想参考施密特的这篇论文，其中RNN通常被描述为：。因此，根据Eq。(1)和(2)在本文中，我们需要三个权重矩阵W_hh，W_xh和W_ho。但是，在打印简单RNN的参数数量时，我看不到矩阵W_ho，这是我不理解的(矩阵W_xh在打印输出中称为W_ih )：如果能帮上忙，我们将不胜感激！
浏览 6提问于2021-07-03得票数 0
1回答
d_out]) # [batch, timestep, dim_out]
batch_size, seq_len, dim_in = myinput.shape
c1 = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(h1)c2 = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(h1)
multi_r
浏览 1提问于2019-07-24得票数 1
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我要训练一个RNN模型，用该模型得到三个不同输入的隐向量，并利用这些隐向量计算损失函数。我尝试用reuse=None在变量范围内编写代码，例如：gru_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper_states_1 = rnn_states_1[config.num_layers-1]
浏览 4提问于2016-11-17得票数 5
我的问题是，我不能打印任何。我不知道图形变量的名称，但我无法打印它们，因为模型不会生成，因为我不知道要输入给tf.nn.l2_loss()的变量的名称。请具体点..。以下是所需的最小模型。因为我是Tensorflow的新手，它可能并不是最小的，也不是有效的。/multi_rnn_cell/cell_0/lstm_cell/biases/Adam', '
浏览 1提问于2017-05-11得票数 2
import numpy as npfrom tensorflow.python.ops import rnn, rnn_cell
x = tf.reshape(x0, [-1, 5])
with tf.variable_
浏览 4提问于2016-10-05得票数 0
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state_series
[<tf.Tensor 'rnn/rnn/basic_lstm_cell/mul_2:0' shape=(2, 4) dtype=float32>, <tf.Tensor 'rnn/rnn/basic_lstm_cell/mul_5:0' shape=(2, 4) dtype=float32>, <tf.Tensor 'rnn/<e
浏览 1提问于2017-12-31得票数 0
我的模型和数据如下： In = Input(shape=(input_shape[1], 1))y = np.random.rand(100, 1)rnn.fit(X, y, epochs=10)
当我第一次运行
浏览 2提问于2020-06-30得票数 1
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