http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73136866 RNN 循环神经网络（RNN）的特殊的地方在于它保存了自己的状态，每次数据输入都会更新状态...例子 RNN的状态是通过一个向量来表示的，设该向量的维度为n，输入数据x的维度为m，则参数个数为(n+m)∗n+n+n∗m+m(n+m)*n+n+n*m+m。...第1轮 设一开始的状态为w0=(0,0)w_0 = (0,0) , x1=(1)x_1=(1) , RNN 和将其合并成一个向量y1=(0,0,1)y_1 = (0,0,1) ，则参数矩阵A1A_1 为一个...扩展 双向RNN 顾名思义，双向的状态传播： ?...深度RNN ? 要注意的是，RNN的dropout不会在深度方向上使用，只会在状态输出到下一轮的时候使用。
本文介绍下 RNN 及几种变种的结构和对应的 TensorFlow 源码实现，另外通过简单的实例来实现 TensorFlow RNN 相关类的调用。...我们来分析一下 TensorFlow 里面 RNN Cell 的实现。...TensorFlow 实现 RNN Cell 的位置在 python/ops/rnn_cell_impl.py，首先其实现了一个 RNNCell 类，继承了 Layer 类，其内部有三个比较重要的方法，...我们用一个实例来感受一下： import tensorflow as tf cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128) print(cell.state_size...我们用一个实例感受一下： import tensorflow as tf cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(num_units=128) print(cell.state_size
RNN 循环神经网络 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1....tf.keras.applications.MobileNetV2()，可以调用 VGG16 、 VGG19 、 ResNet 、 MobileNet 等内置模型，使用预训练好的权重初始化网络 import tensorflow...as tf import tensorflow_datasets as tfds num_epoch = 2 batch_size = 16 learning_rate = 1e-3 version...RNN 循环神经网络 数据预处理，字符 与 idx 的相互转换映射， 字符集 获取 batch_size 个样本、每个样本的下一个字符（标签） import tensorflow as tf import
前文《使用Python实现神经网络》和《TensorFlow练习1: 对评论进行分类》都是简单的Feed-forward Neural Networks(FNN/前向反馈神经网络) 。...RNN介绍： Wiki：Recurrent neural network Understanding-LSTMs 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍 唇语识别论文...本帖在MNIST数据集上应用RNN，看看准确率和FNN相比有没有提高。...使用TensorFlow创建RNN # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np # tensorflow自带了MNIST...数据集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 下载mnist数据集 mnist = input_data.read_data_sets
tensorflow 双向 rnn 如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn 单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn...定义前向和反向rnn_cell 定义前向和反向rnn_cell的初始状态 准备好序列 调用bidirectional_dynamic_rnn import tensorflow as tf from tensorflow.contrib...多层双向rnn 多层双向rnn(cs224d) 单层双向rnn可以通过上述方法简单的实现,但是多层的双向rnn就不能使将MultiRNNCell传给bidirectional_dynamic_rnn...来实现多层的双向RNN 这是我对多层双向RNN的一个精简版的实现,如有错误,欢迎指出 bidirectional_dynamic_rnn源码一探 上面我们已经看到了正向过程的代码实现,下面来看一下剩下的反向部分的实现...参考资料 https://cs224d.stanford.edu/lecture_notes/LectureNotes4.pdf https://www.tensorflow.org/api_docs
接下来我们来看看函数lstm_model： def lstm_model(X,y): # 创建深度LSTM，深度为 HIDDEN_SIZE lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell...(HIDDEN_SIZE, state_is_tuple=True) # 将 lstm_cell 变为多层RNN，层数为NUM_LAYERS cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell...([lstm_cell] * NUM_LAYERS) # 训练rnn，output为输出的结果，_ 返回的是最终的状态 output,_ = tf.nn.dynamic_rnn(cell...,X,dtype=tf.float32) # 将output 重塑成 n×HIDDEN_SIZE 的矩阵，即每行属于同一层 output = tf.reshape(output,[-1,...predictions = tf.contrib.layers.fully_connected(output, 1, None) # 重塑 y 和 predictions labels
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/socket-timeout-error-tensorflow/ 解决了Could not find a version...that satisfies the…, 出现socket.timeout错误 问题描述 在运行命令 > (tensorflow)C:> pip install –ignore-installed –...upgrade tensorflow-gpu 时下载到 10%左右报错，错误为socket.timeout 问题解决（任选其一） 换镜像源（测试有效）, 参考博客 修改pip.conf，各个系统存放的位置不一样...index-url = https://pypi.douban.com/simple 重新设置超时时间(没有尝试), 参考博客 pip3 –default-timeout=100 install -U tensorflow
在写tensorflow代码的时候，经常会出现一些错误，在此记录一下，希望不要采同样的坑。...错误总结 bias = tf.get_variable("bias", shape=[out_channels], initializer=tf.zeros_initializer()) 中tf.zeros_initializer
由于版本更新关系，从原来的tensorflow低版本到升级到tensorflow1.0以上时，发现有很多API函数变化是很正常的事情，大多碰到的如： 如其中tf.nn.rnn_cell命名空间中的很多函数都发生了命名空间的变化...，如转移到了tf.contrib.rnn.core_rnn_cell。...但是在修改某个程序的时候，发现原来tensorflow.models.rnn.rnn_cell.linear这个函数，居然没有发生转移。...即在tf.contrib.rnn.core_rnn_cell也没有找到。 这个暂时是无解。不过由于这个函数实现的简单的线性求和，因此可以手动在程序中进行修改。...API 的重要更改 TensorFlow/models 被移到了一个单独的 GitHub repository.
rnn_cell 水平有限,如有错误,请指正! 本文主要介绍一下 tensorflow.python.ops.rnn_cell 中的一些类和函数,可以为我们编程所用 run_cell....tf_getvariable(), tf.Variables()返回的都是 _ref),但这个 _ref类型经过任何op之后,_ref就会消失 PS: _ref referente-typed is mutable rnn_cell.BasicLSTMCell...这时,是没有variable被创建的, variable在我们 cell(input, state)时才会被创建, 下面所有的类都是这样 rnn_cell.GRUCell() class GRUCell...(RNNCell): def __init__(self, num_units, input_size=None, activation=tanh): 创建一个GRUCell rnn_cell.LSTMCell...(): class MultiRNNCell(RNNCell): def __init__(self, cells, state_is_tuple=True): 用来增加 rnn 的层数 cells
双向RNN实际上仅仅是两个独立的RNN放在一起, 本博文将介绍如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn ?...单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()....定义前向和反向rnn_cell 定义前向和反向rnn_cell的初始状态 准备好序列 调用bidirectional_dynamic_rnn import tensorflow as tf from tensorflow.contrib...来实现多层的双向RNN 这是我对多层双向RNN的一个精简版的实现,如有错误,欢迎指出 bidirectional_dynamic_rnn源码一探 上面我们已经看到了正向过程的代码实现,下面来看一下剩下的反向部分的实现...参考资料 https://cs224d.stanford.edu/lecture_notes/LectureNotes4.pdf https://www.tensorflow.org/api_docs
文章目录 循环神经网络（RNN） 示例代码 循环神经网络（RNN） 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种适宜于处理序列数据的神经网络，被广泛用于语言模型、文本生成
本文定位tensorflow框架初学者以及深度学习基础一般的读者，尽量详细地解读程序中使用到的每一句代码。 本文中代码显示不下的部分，右滑即可浏览。...github.com/hzy46/Char-RNN-TensorFlow 这几个项目都是关于Char-RNN在tensorflow下的实现：1.0版本是Char-RNN的模型作者给出的代码，但是是用lua...基于torch写的；2.0版本是在tensorflow下的实现，通过构建LSTM模型完成了对《安娜卡列宁娜》文本的学习并基于学习成果生成了新的文本；3.0版本在此基础上进行改动，增加了embdding层...tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell用于创建lstm的cell（此外，还有rnn_cell.GRUCell以及rnn_cell.BasicRNNCell等，就是每个cell中的结构不同...tf.global_variables_initializer()表示从计算图中初始化所有TensorFlow变量。
这一篇以 NLP 领域的 RNN 语言模型（RNN Language Model，RNN LM）为实验任务，对比如何使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 两个平台实现序列模型。...这一篇中我们会看到 PaddleFluid 和 TensorFlow 在处理序列输入时有着较大的差异：PaddleFluid 默认支持非填充的 RNN 单元，在如何组织 mini-batch 数据提供序列输入上也简化很多...python rnnlm_fluid.py 在终端运行以下命令便可以使用默认结构和默认参数运行 TensorFlow 训练 RNN LM。...PTB数据集介绍 至此，介绍完 RNN LM 模型的原理和基本结构，下面准备开始分别使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来构建我们的 训练任务。...TensorFlow RNN LM 这里主要关注最核心的 LSTM 单元如何定义： def rnn(self): def lstm_cell(): return tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell
1. simple RNN 下面创建一个简单的 2 层 RNN，每层有 100 个神经元，输出层是单个神经元的 dense 层： model1 = keras.models.Sequential() model1...Seq2Seq 建立一个 Seq2Seq 模型，和简单 RNN的区别是，第二个 RNN 层也用了 return sequences=True model2 = keras.models.Sequential...Seq2Seq LSTM 将普通 rnn 层换成 lstm 层 model3 = keras.models.Sequential() model3.add(keras.layers.LSTM(100,
p=15850 在本文中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。...RNN在时间序列预测和语音识别方面也取得了一定程度的成功。 RNN最受欢迎的类型是长期短期记忆网络，简称LSTM。...import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Densefrom tensorflow.keras.layers import LSTM #...您也可以在MLP，CNN和RNN模型中添加Dropout层，尽管您也可能想探索与CNN和RNN模型一起使用的Dropout的特殊版本。 下面的示例将一个小型神经网络模型拟合为一个合成二进制分类问题。...tensorflow.keras.layers import Densefrom tensorflow.keras.layers import Dropoutfrom matplotlib import
来源 | CSDN博客作者 | 蒋含竹责编 | 徐威龙 利用循环神经网络RNN可以做各种连续性数据的预测，其中生成古诗词是一件非常有趣的事，特此分享我的学习经验。...导包 import math import re import numpy as np import tensorflow as tf from collections import Counter ?...这样TensorFlow在训练模型时会之间从该数据生成器抽取数据。...模型的构建与训练 3.1 构建模型 现在我们可以开始构建RNN模型了，因为模型层与层之间是顺序的，因此我们可以采用Sequential快速构建模型。.../rnn_model.h5") # 后面就可以继续进行预测了 【end】 ◆有奖征文◆ 推荐阅读 2020年，5种将死的编程语言检测、量化、追踪新冠病毒，基于深度学习的自动CT图像分析有多靠谱？
错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow
tensorflow TypeError: run() got multiple values for argument 'feed_dict' 原因分析：造成此错误的原因为：run()函数接收的fetches...参数为一个列表、元组、或者字典，此错误是因为要获取的对象被当作多个参数，正确用法： a = tf.constant([10, 20]) b = tf.constant([1.0
今天老shi将给大家介绍深度学习中另外一种非常重要的神经网络类型——循环神经网络RNN，它最擅长处理序列问题！ 举个栗子，比如，老师说小明总是上课迟到，今天罚____打扫卫生。...最后是一个非常简单的文本分析RNN代码实践案例，有兴趣的同学可以跟着现实一下。下节课老shi准备给大家介绍非常常用的RNN变种LSTM和GRU，敬请期待！！...from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers num_words = 30000maxlen = 200 #导入数据...padding='post')print(x_train.shape, ' ', y_train.shape)print(x_test.shape, ' ', y_test.shape) def RNN_model...loss=keras.losses.BinaryCrossentropy(), metrics=['accuracy'])return model model = RNN_model
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