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...的初始状态 dtype=None,#数据类型 parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False,...如何使用: bidirectional_dynamic_rnn 在使用上和 dynamic_rnn是非常相似的....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...第一次reverse:将输入序列进行reverse,然后送入dynamic_rnn做一次运算. 2.
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 ?...sequence_length=None,# 序列长度 initial_state_fw=None,#前向rnn_cell的初始状态 initial_state_bw=None,#反向rnn_cell...的初始状态 dtype=None,#数据类型 parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False,...如何使用: bidirectional_dynamic_rnn 在使用上和 dynamic_rnn是非常相似的....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
初始状态。...堆叠RNNCell： MultiRNNCell 将x输入第一层RNN的后得到隐层状态h，这个隐层状态就相当于第二层RNN的输入，第二层RNN的隐层状态又相当于第三层RNN的输入，以此类推。...在TensorFlow中，可以使用tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell函数对RNNCell进行堆叠，相应的示例程序如下： 在经典RNN结构中有这样的图： ?...在上面的代码中，我们好像有意忽略了调用call或dynamic_rnn函数后得到的output的介绍。...TensorFlow是出于尽量精简的目的来定义BasicRNNCell的，所以省略了输出参数，我们这里一定要弄清楚它和图中原始RNN定义的联系与区别。
初始状态。...state是最后一步的隐状态，它的形状为(batch_size, cell.state_size)。...此处建议大家阅读tf.nn.dynamic_rnn的文档（地址：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn）做进一步了解。...将x输入第一层RNN的后得到隐层状态h，这个隐层状态就相当于第二层RNN的输入，第二层RNN的隐层状态又相当于第三层RNN的输入，以此类推。...在上面的代码中，我们好像有意忽略了调用call或dynamic_rnn函数后得到的output的介绍。将上图与TensorFlow的BasicRNNCell对照来看。
初始状态。...此处建议大家阅读 tf.nn.dynamic_rnn 的文档（地址：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn）做进一步了解...将 x 输入第一层 RNN 的后得到隐层状态 h，这个隐层状态就相当于第二层 RNN 的输入，第二层 RNN 的隐层状态又相当于第三层 RNN 的输入，以此类推。...在上面的代码中，我们好像有意忽略了调用 call 或 dynamic_rnn 函数后得到的 output 的介绍。将上图与 TensorFlow 的 BasicRNNCell 对照来看。...返回的隐状态是 new_c 和 new_h 的组合，而 output 就是单独的 new_h。
tensorflow 语音识别 最近在做语音识别的项目，现在项目告一段落，就把最近碰到的东西做一个总结。...序列的长度.此 sequence_length 和用在dynamic_rnn中的sequence_length是一致的,使用来表示rnn的哪些输出不是pad的. preprocess_collapse_repeated...序列的长度.此 sequence_length 和用在dynamic_rnn中的sequence_length是一致的,使用来表示rnn的哪些输出不是pad的....知道这些，就可以使用tensorflow搭建一个简单的语音识别应用了。...参考资料 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/ctc_loss https://www.tensorflow.org/api_docs/
下面我们结合TensorFlow来具体剖析下Cell的实现机制和原理。...state是最终的状态，也就是序列中最后一个cell输出的状态。...初始状态。...又比如如下代码： import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.python.ops import variable_scope...dynamic_rnn则是使用for或者while循环。 调用static_rnn实际上是生成了rnn按时间序列展开之后的图。
TensorFlow–TensorBoard可视化 利用TensorBoard可视化TensorFlow运行状态 TensorBoard是TensorFlow的可视化工具 通过Tensor Flow程序运行过程中输出的日志文件可视化...TensorFlow程序的运行状态 TensorBoard和TensorFlow程序跑在不同的进程中 产生日志文件 tf.reset_default_graph():清除default graph...tf.random_uniform([3]), name="input2") output = tf.add_n([input1, input2], name="add") """生成一个写日志的writer，并将当前的TensorFlow
最近在看RNN模型，为简单起见，本篇就以简单的二进制序列作为训练数据，而不实现具体的论文仿真，主要目的是理解RNN的原理和如何在TensorFlow中构造一个简单基础的模型架构。...模型构建 RNN的具体原理我们就不再进行赘述，主要是隐层状态和输入连接后计算新的隐层状态和输出。这里用的是单层的RNN。...至于使用TensorFlow构建RNN模型，主要就是定义rnn_cell类型，然后将其复用即可。...使用dynamic_rnn 时，我们直接将输入表示成[batch_size, num_steps, features]的三维Tensor即可。...#rnn_inputs = tf.unstack(x_one_hot, axis=1) cell = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(state_size) #使用dynamic_rnn
上期我们一起学习了基础RNN在tensorflow中的实现 深度学习三人行(第15期)----基本RNN的Tensorflow实现 今天我们一起学习下静态RNN和动态RNN及其区别。 1....static_rnn()函数返回两个对象，其中一个是一个list，该list包含每一个时刻所输出的tensor，另一个对象是一个tensor包含着网络的最终状态。...如果我们用最基本的记忆单元的话，那么最后状态和输出是一致的。 如果有50个时刻，那么这样定义50个输入的placeholder和50个输出的tensor就会显得比较麻烦。...动态RNN 动态RNN的函数为dynamic_rnn()，这个函数内部用了一个while_loop()的操作，它会根据有多少时刻来动态调整参数运行网络。...下面的代码用dynamic_rnn()创建了和前面一样的RNN。比较漂亮！
此外，lstm的状态是记忆和隐藏状态的元组。...embeddings) char_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(K, char_ids) # 2. put the time dimension on axis=1 for dynamic_rnn...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。...上下文字表示 一旦我们有了单词表示 w，我们只是在字向量序列上运行 LSTM（或bi-LSTM）并获得另一个向量序列（LSTM的隐藏状态或bi-LSTM情况下两个隐藏状态的串联）。...TensorFlow代码是直截了当的。这一次我们使用每个时间步骤的隐藏状态，而不仅仅是最终状态。因此，我们输入了 m 个 词向量 w1,......,wi，现在我们有了一系列向量 h1,......
St-1 作为输入，生成一个状态向量 St 和一个预测概率分布的向量 Pt 作为二进制输出向量 Yt。...这意味着我们的网络将无法学习如何在其状态中存储长期依赖关系（如我们的数据中的两个依赖关系） 或者，我们可以使我们的图像与我们的数据序列一样宽。...我们将在每次执行计算图后执行一个训练步骤，同时抓取该执行产生的最终状态以传递给下一次执行。...#L41 Note: In practice, using "dynamic_rnn" is a better choice that the "static_rnn": https://github.com...#L41 Note: In practice, using "dynamic_rnn" is a better choice that the "static_rnn": https://github.com
安装TensorFlow 有Cuda 检查可安装的tensorflow-gpu版本范围： 安装： pip install tensorflow-gpu 无Cuda 检查可安装的tensorflow...版本范围： 安装： pip install tensorflow
幸运的是，有一个更好的解决方案：dynamic_rnn()函数。...以下代码使用dynamic_rnn()函数创建与之前相同的 RNN。 这太好了！...bi，bf，bo，bg是全连接层的四个偏置项，需要注意的是 TensorFlow 将其初始化为全 1 向量，而非全 0，为了阻止网络初始训练状态下，各个门关闭从而忘记所有记忆。...有几种方法可以处理它 - 例如，使用static_rnn()或dynamic_rnn()函数的sequence_length参数，来指定每个句子的长度（如前所述）。...使用dynamic_rnn()而不是static_rnn()构建 RNN 有什么好处？ 你如何处理长度可变的输入序列？ 那么长度可变输出序列呢？
在平时的开发工作中,我们一定会接触到线程,线程池,以及FutureTask等.那么它们的状态又是如何流转的呢? 接下来我用三张图来让读者从全局观了解熟悉它们的状态变化....线程状态 线程的状态共有6个,分别是 NEW RUNNABLE WAITING TIMED_WAITING BLOCKED TERMINATED 这里所说的线程状态是线程在JVM中的状态,那么线程在操作系统中的对应状态又是什么呢...线程池状态 线程池的状态共有5个,分别是 RUNNING SHUTDOWN STOP TIDYING TERMINATED 当我们在向线程池提交任务的时候,流程是什么?...请期待 线程池中的任务状态 向线程池提交的任务也有相应的状态....请期待 此篇文章主要是先让读者对线程状态,线程池状态,任务状态有个全局观, 后面会有专题问题分别介绍它们.
Contents 1 TensorFlow如何工作 2 TensorFlow读取数据 2.1 Preload data: constant 预加载数据 2.2 Feeding机制: placeholder..., feed_dict 2.3 Reading From File：直接从文件中读取 3 TensorFlow读取图片方法 在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时，TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个...在TensorFlow框架中读取数据，tf官网提供了三种读取数据的方式： 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。...通俗来讲，现在TensorFlow(1.4版本以后)有三种读取数据方式： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据 使用Dataset方式读取 TensorFlow如何工作...TensorFlow读取数据 Preload data: constant 预加载数据 这种方式在项目中一般很少用，我只是在学习TensorFlow编程的时候用过，后面几乎从未用到。
安装 TensorFlow 我们已在如下配置的 64 位笔记本电脑/台式机操作系统中构建并测试过 TensorFlow： MacOS X 10.11 (El Capitan) 或更高版本 Ubuntu...下列指南介绍了如何安装让您可以使用 Python 编写应用的 TensorFlow 版本： 在 Ubuntu 上安装 TensorFlow 在 macOS 上安装 TensorFlow 在 Windows...上安装 TensorFlow 从源代码安装 TensorFlow Python TensorFlow API 的许多方面都已从版本 0.n 升级为 1.0。...以下指南介绍了如何将旧版 TensorFlow 应用迁移到版本 1.0： 转换到 TensorFlow 1.0 下列指南介绍了如何安装 TensorFlow 库以搭配其他编程语言使用。...安装适用于 Java 的 TensorFlow 安装适用于 C 的 TensorFlow 安装适用于 Go 的 TensorFlow
而TensorFlow则可以看成是一种嵌入Python的编程语言。当你在编写TensorFlow代码时，它们会通过Python编译成一张图，然后由TensorFlow执行引擎运行。...对于更常见的结构，TensorFlow可以执行dynamic_rnn语句，但是创建自定义的动态计算更加困难。 PyTorch中简单的图架构更容易推导，或许更重要的一点是，它更容易调试。...设备管理 优胜者: TensorFlow TensorFlow管理设备时的无缝性非常好。通常不需要规定任何东西，因为默认已经设好了。例如，如果GPU可用，TensorFlow将默认在GPU上运行。...但有时会忘了设置，所以当GPU实际上处于空闲状态时，会显示内存不足。 在PyTorch中，代码需要更频繁地检查CUDA的可用性和更明确的设备管理，当编写能够同时在CPU和GPU上运行的代码时尤甚。...不过它的灵活性不如PyTorch或core TensorFlow。 关于TensorFlow Fold 谷歌在2017年2月发布了TensorFlow Fold。
TensorFlow教程 目的：在今天的TensorFlow教程中，我们将学习什么是TensorFlow，它在哪里使用，它的不同特性，TensorFlow应用程序，最新版本及其优缺点，以及如何在项目中使用它...TensorFlow教程|什么是TensorFlow TensorFlow的历史 DistBelief是TensorFlow在升级之前被调用的，它是在2011年作为一个基于深度学习神经网络的专有系统构建的...DistBelief的源代码经过修改，被做成了一个更好的基于应用程序的库，2015年，它被称为tensorflow。 TensorFlow是什么?...TensorFlow教程 其他的用途 您可以在其上构建其他的机器学习算法，比如决策树或k近邻。下面是一个由TensorFlow组成的生态系统： ? TensorFlow生态系统。...随着时间的推移，研究人员正在努力让它变得更好，最近，在最新的TensorFlow峰会上，TensorFlow.js是一个用于培训和部署机器学习模型的javascript库，并且在tensorflow官网上可以使用一个开源浏览器集成平台
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...---- 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...可以参考这篇文章：An overview of gradient descent optimization algorithms 其实在这种简单的模型上，我个人觉得使用 sklearn 效率更高点（当然 TensorFlow
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
