开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

TensorFlow LSTM长度输出

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，LSTM（Long Short-Term Memory）是其中的一种循环神经网络（RNN）模型。LSTM模型在处理序列数据时具有记忆能力，能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系。

LSTM模型的长度输出是指模型在每个时间步长输出的结果的长度。在TensorFlow中，可以通过设置参数来控制LSTM模型的长度输出。具体来说，可以通过设置LSTM单元中的units参数来指定输出的维度。每个时间步长的输出将是一个具有指定维度的向量。

LSTM模型的长度输出在很多任务中都非常有用。例如，在自然语言处理任务中，可以使用LSTM模型来生成文本，其中每个时间步长的输出表示生成的单词或字符。在语音识别任务中，可以使用LSTM模型来生成音频信号，其中每个时间步长的输出表示生成的音频样本。

腾讯云提供了一系列与机器学习和深度学习相关的产品和服务，可以帮助开发者在云上构建和部署TensorFlow LSTM模型。其中，推荐的产品是腾讯云的AI Lab，它是一个集成了多种人工智能开发工具和资源的平台。通过AI Lab，开发者可以轻松地使用TensorFlow构建和训练LSTM模型，并将其部署到腾讯云上进行推理和预测。

腾讯云AI Lab产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ailab

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

输出指定长度子串

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/102078180 题目描述：给定一个字符串，输出所有指定长度为n的子串，没有则输出...输出描述: 输出所有长度为n的子串，如“12345”，“23456”，“34567”，“45678”，“56789”。...输入样例： 123456789 5 输出样例： 12345 23456 34567 45678 56789 解题思路：蘑菇街校招水题，暴力破解就完事啦，遍历字符串截取长度为n的子串进行输出即可。

1K2 0

TensorFlow实战——RNN（LSTM）——预测sin函数

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73650806 关于LSTM可以参阅：http://blog.csdn.net/u011239443...) 调用predict预测结果： predicted = [[pred] for pred in regressor.predict(test_X)] 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...([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...重塑成 n×HIDDEN_SIZE 的矩阵，即每行属于同一层 output = tf.reshape(output,[-1, HIDDEN_SIZE]) # 创建一个全连接层，1 表示输出的维度为

1.1K2 0

tensorflow lstm原理与代码从头构建

本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/construct_lstm_from_nothing/ tensorflow lstm原理与代码从头构建...简单的一层lstm # 使用 basic LSTM Cell. lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden_units, forget_bias...=1.0, state_is_tuple=True) init_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) # 初始化全零 state...如果 inputs 为 (steps, batches, inputs) ==> time_major=True; outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell...batch_size, max_time, cell_state_size] final_state[1] size: [batch_size, cell_state_size] Reference 各种LSTM

5071 0

tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU

& GRU 基本LSTM tensorflow提供了LSTM实现的一个basic版本，不包含lstm的一些高级扩展，同时也提供了一个标准接口，其中包含了lstm的扩展。...假设要输入一句话，这句话的长度是不固定的，max_time就代表最长的那句话是多长，size表示你打算用多长的向量代表一个word，即embedding_size（embedding_size和size...[max_time, batch_size, size]如果time_major=True #sequence_length:是一个list，如果你要输入三句话，且三句话的长度分别是5,10,25,那么...states:[batch_size, 2*len(cells)]或[batch_size,s] #outputs输出的是最上面一层的输出，states保存的是最后一个时间输出的states 法二 outputs...) 已经得到输出了，就可以计算loss了,根据你自己的训练目的确定loss函数 GRU GRU结构图来自Understanding LSTM Networks ?

7794 0

Tensorflow：基于LSTM轻松生成各种古诗

RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的，而RNN允许我们输入输出向量序列。RNN是为了对序列数据进行建模而产生的。样本序列性：样本间存在顺序关系，每个样本和它之前的样本存在关联。...关于RNN： TensorFlow练习3: RNN, Recurrent Neural Networks http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness...这里采用的是2层的LSTM框架，每层有128个隐藏层节点，batch_size设为64。训练数据来源于全唐诗（可在上面百度云资源分享当中找到）。

2K6 0

tensorflow LSTM + CTC实现端到端OCR

更加细节的实现方法见另一篇 http://ilovin.me/2017-04-23/tensorflow-lstm-ctc-input-output/ 生成数据利用captcha来生成验证码，具体生成验证码的代码...lstm输入格式的问题，其label tensor应该是稀疏矩阵，所以读取图片和label之后，还要进行一些处理，具体可以看代码在公众号 datadw 里回复 OCR 即可获取。...对于更加细节的实现方法（输入输出的构造，以及warpCTC和内置ctc_loss的异同）放在了另一篇博客。...http://ilovin.me/2017-04-23/tensorflow-lstm-ctc-input-output/ warpCTC的GPU版本试过之后发现速度差不多,但是能极大的减少CPU的占用...对于不同的优化器之间区别，文末有一篇神文可以参考 http://ilovin.me/2017-04-06/tensorflow-lstm-ctc-ocr/

4.3K3 0

基于tensorflow的LSTM 时间序列预测模型

这里采用LSTM来进行时间序列预测，结构为: 训练数据生成—>隐藏输入层—>LSTM神经层—>隐藏输出层（全连接层）—>结果当然，也可以根据任务增加隐藏层，LSTM层以及全连接层的数量。...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。...这里列举几个重要的注意点：首先要理解什么是序列和序列化数据，比如如果我要预测24小时的天气，那将会有很多种方案，每种方案的序列化都不一样，若模型输出就是24小时的序列，那么输入序列可以是 t-1之前任意长度的序列...，就是输出序列的长度；如果输出也是一个序列的话，可以将y的维度设置为[None,TIME_STEPS,OUTPUT_SIZE] import numpy as np import tensorflow...# CELL_SIZE:LSTM神经层的细胞数，也是LSTM层的输入和输出维度（这两个维度相同）,也即为LSTMCell中的num_units参数; # LEARNING_RATE：tensorflow

1.8K3 0

TensorFlow Bi-LSTM实现文本分词

本节我们来尝试使用 TensorFlow 搭建一个双向 LSTM (Bi-LSTM) 深度学习模型来处理序列标注（分词）问题，主要目的是学习 Bi-LSTM 的用法。...Bi-LSTM 我们知道 RNN 是可以学习到文本上下文之间的联系的，输入是上文，输出是下文，但这样的结果是模型可以根据上文推出下文，而如果输入下文，想要推出上文就没有那么简单了，为了弥补这个缺陷，我们可以让模型从两个方向来学习...如图所示为 Bi-LSTM 的基本原理，输入层的数据会经过向前和向后两个方向推算，最后输出的隐含状态再进行 concat，再作为下一层的输入，原理其实和 LSTM 是类似的，就是多了双向计算和 concat...现在我们得到的 output 就是 Bi-LSTM 的最后输出结果了。...参考来源 TensorFlow入门双端 LSTM 实现序列标注，CSDN，永永夜基于双向LSTM的seq2seq字标注，科学空间 TensorFlow Importing Data，TensorFlow

2.5K8 0

关于torch.nn.LSTM()的输入和输出

表示为双向LSTM，一般和num_layers配合使用（需要注意的是当该项设置为True时，将num_layers设置为1，表示由1个双向LSTM构成）模型输入输出-单向LSTM import torch...，如果想要获取最后一个时间步的输出，则可以这么获取：output_last = output[:,-1,:] h_n：包含的是句子的最后一个单词的隐藏状态，与句子的长度seq_length无关 c_n...：包含的是句子的最后一个单词的细胞状态，与句子的长度seq_length无关另外：最后一个时间步的输出等于最后一个隐含层的输出 output_last = output[:,-1,:] hn_last...模型输入输出-双向LSTM 首先我们要明确： output ：（seq_len, batch, num_directions * hidden_size） h_n：(num_layers * num_directions...，一个是方向的隐含层输出。

1.6K3 0

一看就懂的Tensorflow实战（LSTM）

主要包括：输入门：It 遗忘门：Ft 输出门：Ot 候选细胞：~Ct 细胞：Ct 隐含状态：Ht 假设隐含状态长度为h，数据Xt是一个样本数为n、特征向量维度为x的批量数据，其计算如下所示（W和b表示权重和偏置...最后的输出其实只有两个，一个是输出，一个是状态，输出就是Ht，而状态为(Ct,Ht)，其他都是中间计算过程。[2] ? 图示 LSTM ? ? 遗忘门 ? 输入门 ? 当前状态 ? 输出层 ?...Tensorflow LSTM tensorflow 提供了LSTM 实现的一个 basic 版本，不包含 LSTM 的一些高级扩展，同时也提供了一个标准接口，其中包含了 LSTM 的扩展。...[1] Tensorflow 实现 LSTM from __future__ import print_function import tensorflow as tf from tensorflow.contrib...lstm_cell = rnn.BasicLSTMCell(num_hidden, forget_bias=1.0) # 得到 lstm cell 输出 # 输出output和states

1.5K6 0

使用CNN（LSTM架构）进行序列预测基于TensorFlow

mouradmourafiq 翻译 / 编辑部翻译组来源 / https://github.com/mouradmourafiq 前言这篇推文抛砖引玉的介绍如何使用循环神经网络逼近一系列向量，特别的是，将使用LSTM...在这个例子中，将尝试预测一些功能： sin sin and cos on the same time x*sin(x) 模型的建立首先建立模型，lstm_model，该模型是不同时间步骤的堆叠lstm...You will need the appropriate version of tensorflow for your platform, this example is for mac....For more details goto TAG tensorflow-0.11.0 Setup (ltsm) $ pip install -U https://storage.googleapis.com.../tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.11.0-py3-none-any.whl (ltsm) $ pip install -r .

2.6K7 0

【年度系列】使用LSTM预测股票市场基于Tensorflow

LSTM单元格如下所示：计算方程如下： Tensorflow为实现时间序列模型提供了一个很好的子API。后面我们会使用到它。 LSTM数据生成器首先要实现一个数据生成器来训练LSTM。...和回归层的参数用三个LSTM层和一个线性回归层，用w和b表示，该层提取最后一个长短期内存单元的输出并输出对下一个时间步骤的预测。...输出并将其输入回归层，得到最终预测结果首先创建TensorFlow变量（c和h），它将保持单元状态和长短期记忆单元的隐藏状态。...然后使用tf.nn.dynamic_rnn计算LSTM输出。并将输出分解为一列num_unrolling的张量。预测和真实股价之间的损失。...按照以下步骤操作：在时间序列上定义一组测试起点（test_points_seq）来计算LSTM 对于每一个epoch 用于训练数据的完整序列长度展开一组num_unrollings批次使用展开的批次

1.9K3 0

关于Pytorch中双向LSTM的输出表示问题

在使用pytorch的双向LSTM的过程中，我的大脑中蒙生出了一个疑问。双向的lstm的outputs的最后一个状态与hidden，两者之间肯定有所联系，但具体是什么样子的呢？...，分别是长度，批次和隐藏层大小*2。...第三条输出是（第一条数据）从左往右第一个词所对应的表示向量的值，为“序列从左往右第一个隐藏层状态输出”和“序列从右往左最后一个隐藏层状态输出”的拼接。...第四条输出是（第一条数据）从左往右最后一个词所对应的表示向量的值，为“序列从左往右最后一个隐藏层状态输出”和“序列从右往左第一个隐藏层状态输出”的拼接。...第五条输出是隐藏层输出，为“序列从左往右最后一个隐藏层状态输出”和“序列从右往左最后一个隐藏层状态输出”的拼接。

9535 0

Tensorflow深度学习LSTM实现的小说撰写预测damo

最近，在研究深度学习方面的知识，结合Tensorflow，完成了基于lstm的小说预测程序demo。 lstm是改进的RNN，具有长期记忆功能，相对于RNN,增加了多个门来控制输入与输出。...原理方面的知识网上很多，在此，我只是将我短暂学习的tensorflow写一个预测小说的demo,如果有错误，还望大家指出。...(lstm_cell, output_keep_prob = keep_prob) cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell], num_layers)...3、根据训练数据输出误差反向调整模型 with tf.variable_scope("Model", reuse = None, initializer = initializer):#tensorflow...) optimizer = optimizer.apply_gradients(zip(gradients, v), global_step=global_step) 4、预测新一轮输出

1.5K5 0

TensorFlow打印输出tensor的值

其实不然，print只能打印输出shape的信息，而要打印输出tensor的值，需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。...# Evaluate the tensor `c`. print(sess.run(c)) 二 class tf.InteractiveSession 顾名思义，用于交互上下文的session，便于输出...print(c.eval()) 打印输出张量的值的方法 import tensorflow as tf zeros = tf.zeros([3,3]) # 方法1 with tf.Session(...): print(zeros.eval()) # 方法2 sess = tf.Session() print(sess.run(zeros)) 打印输出tensor变量的值的方法 import tensorflow...到此这篇关于TensorFlow打印输出tensor的值的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow打印输出tensor内容请搜索ZaLou.Cn

6.9K2 0

理解Pytorch中LSTM的输入输出参数含义

举个栗子在介绍LSTM各种参数含义之前我们还是需要先用一个例子(参考LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？...简单理解就是每次传入RNN的句子长度为 l ，换句话就是RNN横向长度为 l step7, get output: 看图，每个time_step都是可以输出当前时序 t 的隐状态 h_i^t ；但整体...tensor包含了LSTM模型最后一层每个time step的输出特征，比如说LSTM有两层，那么最后输出的是 [h^1_0,h^1_1,......,h^1_l] ,表示第二层LSTM每个time step对应的输出。...3、代码示例 rnn = nn.LSTM(10, 20, 2) # 一个单词向量长度为10，隐藏层节点数为20，LSTM有2层 input = torch.randn(5, 3, 10) # 输入数据由

5.4K4 0

简析LSTM()函数的输入参数和输出结果(pytorch)

hidden_size 是输出的维度，也是指输出数据的维度的最后一个维度的大小。 bidrectional表示是否为双向lstm。这可能影响输出维度，后面讲。...e.p. lstm_bi=torch.nn.LSTM(input_size=10,hidden_size=20,num_layers=1,bias=True,batch_first=False,dropout...=0.5,bidirectional=True) 上面就定义了一个双向LSTM，输入的最后一个维度为10，比如说(50,64,10),其中50为每个序列的长度，64为批量大小，10就是50个元素中每个元素对应的向量长度...输出结果包含：output, (h_n, c_n) output的维度：除了最后一个维度外前面的维度和输入的唯独相同，大小为（序列长度，批量大小，方向数 * 隐藏层大小）如果是单向lstm，最后一个维度是输入参数里边的...输出的output的最后一个维度上乘了方向数，而h_n, c_n的第一个维度上乘了方向数；对于单向LSTM而言，h_n是output的最后层的值，即output[-1] = h_n

4.6K2 0

使用TensorFlow 2.0的LSTM进行多类文本分类

LSTM是一种RNN，可以解决此长期依赖问题。在新闻文章示例的文件分类中，具有这种多对一的关系。输入是单词序列，输出是单个类或标签。...现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。数据集可以在这里找到。...如果向上看，max_length长度是200，因此pad_sequences将所有文章的长度都设为200。结果会看到第一篇文章的长度为426，变成200，第二篇文章的长度为192。...双向包装器与LSTM层一起使用，它通过LSTM层向前和向后传播输入，然后连接输出。这有助于LSTM学习长期依赖关系。然后将其拟合到密集的神经网络中进行分类。...双向的输出为128，因为它在LSTM中的输出增加了一倍。也可以堆叠LSTM层，但是发现结果更糟。

4.2K5 0

《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（3）HMM RNN LSTM

一个输出概率矩阵和一个隐含状态转移矩阵。这样可以对下一个输出状态进行基于概率的预测。 RNN为如下的结构： ?...改进的RNN：LSTM LSTM：长短期记忆网络（long stort-term memory）由LSTM算法对标准RNN进行改进。规避了标准RNN中的梯度爆炸和梯度消失的问题。...LSTM可以是一个很大的方阵，中间部分是一个个LSTM单元，如下图所示： http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29这篇文章中有详细的解释。...忘记门：忘记就是这个相乘的过程，如果Sigmoid输出为1就完全记住，0就完全忘记，中间的值就是记忆的比例。 ?...最后的输出：2个，一个输出到同层下一个单元，一个输出到下一层的单元上。应用：分类器、翻译器、有限状态机、聊天机器人等。

1.1K7 0

TensorFlow-10-基于 LSTM 建立一个语言模型

今日资料： https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent 中文版： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh.../tutorials/recurrent.html 代码： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/ptb/ptb_word_lm.py...，在 LSTM 单元后面可以加一个 dropout 层；再用 tf.contrib.rnn.MultiRNNCell 把多层的 LSTM 堆加到一起；用 cell.zero_state 将 LSTM...接下来我们要定义输出，限制一下反向传播时可以展开的步数，将 inputs 和 state 传到 LSTM，然后把输出结果添加到 outputs 的列表里；然后将输出的内容串到一起，接下来 softmax...分别定义用来训练的模型 m，验证的模型 mvalid，测试的模型 mtest； m.assign_lr 对 m 应用累计的 learning rate；每个循环内执行一个 epoch 的训练和验证，输出

1.3K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭