Tensorflow RNN单元格权重共享 - 腾讯云开发者社区

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TensorFlow实战——RNN

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。

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TensorFlow RNN Cell源码解析

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，...然后我们把 Ct 通过一个 tanh 激活函数处理，然后把其输出和 sigmoid 计算出来的权重相乘，这样就得到了最后输出的结果。 ?...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

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TensorFlow 2.0 - CNN 预训练 RNN

RNN 循环神经网络学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1....mymodel = 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...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

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教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络

图中： 1.x_t 代表时间步 t 的输入； 2.s_t 代表时间步 t 的隐藏状态，可看作该网络的「记忆」； 3.o_t 作为时间步 t 时刻的输出； 4.U、V、W 是所有时间步共享的参数，共享的重要性在于我们的模型在每一时间步以不同的输入执行相同的任务...两个注意事项为了更顺利的进行实现，需要清楚两个概念的含义： 1.TensorFlow 中 LSTM 单元格的解释； 2. 数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化。...TensorFlow 中 LSTM 单元格的解释在 TensorFlow 中，基础的 LSTM 单元格声明为： tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里，num_units...数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化在 TensorFlow 中最简单的 RNN 形式是 static_rnn，在 TensorFlow 中定义如下： tf.static_rnn(cell...这篇博客旨在让读者熟悉 TensorFlow 中 RNN 的实现细节。我们将会在 TensorFlow 中建立更加复杂的模型以更有效的利用 RNN。敬请期待！ ?

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TensorFlow 使用变量共享

参考： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。...当模型复杂的时候共享变量会无比复杂。...官网给了一个case，当创建两层卷积的过滤器时，每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量，但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量，一共有4个变量：conv1_weights, conv1_biases...不过TensorFlow提供了Variable Scope 这种独特的机制来共享变量。

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浅谈模型压缩之量化、剪枝、权重共享

，模型就近乎减小一倍的体积，量化也是最容易实现的一种压缩方式共享权重：有点像提取公因数，假设模型的每一层都有公用的公因数，是否可以提取出来在结果处做一次运算，而不是每一层都算一次接下来会针对以上三点逐个介绍...05 模型共享权重共享权重的概念指的是模型在构建的过程中是否有些局部的信息在全局是多次出现并重复使用的，举一个卷积神经网络的例子。当CNN模型在识别以下这个图像的时候， ?...这些重复结构意味着卷积核在计算权重的时候会有部分权重的相似性，这些相似性是全局可共享的。...那么如果可以通过聚类的方式挖掘出这些可以共享的权重系数，并且以类别的方式让它们共享一些权重，就可以实现模型的压缩。...下图表示的就是卷积核中的部分权重是有共享关系的，可以将他们分为4个种类，然后针对类别去更新权值即可。 ?

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共享变量 tensorflow解读

一个更高明的做法,不用调用类，而是利用TensorFlow 提供了变量作用域机制，当构建一个视图时,很容易就可以共享命名过的变量....变量作用域实例变量作用域机制在TensorFlow中主要由两部分组成： tf.get_variable(, , ): 通过所给的名字创建或是返回一个变量...用来获取或创建一个变量，而不是直接调用tf.Variable.它采用的不是像`tf.Variable这样直接获取值来初始化的方法.一个初始化就是一个方法，创建其形状并且为这个形状提供一个张量.这里有一些在TensorFlow...就像你看见的一样，tf.get_variable()会检测已经存在的变量是否已经共享.如果你想共享他们，你需要像下面使用的一样，通过reuse_variables()这个方法来指定. 1with tf.variable_scope...models/image/cifar10.py 图像中检测对象的模型. models/rnn/rnn_cell.py 时间递归神经网络的元方法集. models/rnn/seq2seq.py 为创建sequence-to-sequence

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tensorflow学习笔记(三十九):双向rnn

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...我们先来看一下这个接口怎么用. bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, #前向 rnn cell cell_bw, #反向 rnn cell inputs...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...参考资料 https://cs224d.stanford.edu/lecture_notes/LectureNotes4.pdf https://www.tensorflow.org/api_docs

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TensorFlow练习3: RNN, Recurrent Neural Networks

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

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TensorFlow实战——RNN（LSTM）——预测sin函数

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

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tensorflow.models.rnn.rnn_cell.linear在tensorflow1.0版本之后找不到（附tensorflow1.0　API新变化）

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.

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循环神经网络

接下来将介绍如何使用TensorFlow的内置RNN模型。我们将使用这个RNN在现实世界的时间数据来预测未来！ 3.实施循环神经网络当我们实施RNN时，我们将使用TensorFlow。...参考有关RNN的TensorFlow库信息，请参见https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent。...#B权重变量和输入占位符。 #C成本优化器（cost optimizer）。 #D辅助操作。接下来，我们使用TensorFlow的内置RNN模型，名为BasicLSTMCell。...我们可以使用该rnn.dynamic_rnn函数处理这个单元格数据，以检索输出结果。步骤3详细介绍了如何使用TensorFlow来实现使用LSTM的预测模型。...如果学习的模型在测试数据上表现不佳，那么我们可以尝试调整LSTM单元格的隐藏维数。

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tensorflow2系类知识-4 ：RNN

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

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tensorflow学习笔记(三十九) : 双向rnn (BiRNN)

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...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就不能简单的将MultiRNNCell传给bidirectional_dynamic_rnn了....参考资料 https://cs224d.stanford.edu/lecture_notes/LectureNotes4.pdf https://www.tensorflow.org/api_docs

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tensorflow学习笔记(十六):rnn_cell.py

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

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Tensorflow下Char-RNN项目代码详解

众所周知，RNN非常擅长处理序列问题。序列数据前后有很强的关联性，而RNN通过每个单元权重与偏置的共享以及循环计算（前面处理过的信息会被利用处理后续信息）来体现。...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.global_variables_initializer()表示从计算图中初始化所有TensorFlow变量。

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迁移学习之--tensorflow选择性加载权重

details/78125061 迁移学习的实现需要网络在其他数据集上做预训练，完成参数调优工作，然后拿预训练好的参数在新的任务上做fine-tune，但是有时候可能只需要预训练的网络的一部分权重...，本文主要提供一个方法如何在tf上加载想要加载的权重。...在使用tensorflow加载网络权重的时候，直接使用tf.train.Saver().restore(sess, ‘ckpt’)的话是直接加载了全部权重，我们可能只需要加载网络的前几层权重，或者只要或者不要特定几层的权重...将var_to_restore和var_to_init反过来就是加载名字中不包含conv1、2的权重。...如果使用tensorflow的slim选择性读取权重的话就更方便了 exclude = ['layer1', 'layer2'] variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore

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转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow训练RNN语言模型

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

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RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

p=251332017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测...长短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的循环神经网络 (RNN)，能够学习长期依赖关系。在常规的 RNN 中，小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘，并且梯度逐渐减小到零——这种情况称为梯度消失问题。...一般来说，门将前一时间步 ht-1 和当前输入 xt 的隐藏状态作为输入，并将它们逐点乘以权重矩阵 W，并将偏差 b 添加到乘积中。三个主要门：遗忘门：这决定了哪些信息将从单元状态中删除。...最后，标准化后的单元格状态乘以过滤后的输出，得到隐藏状态 ht 并传递给下一个单元格：加载必要的库和数据集# 加载必要的包library(keras)或者安装如下：# 然后按如下方式安装 TensorFlow

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TensorFlow2 keras深度学习：MLP,CNN,RNN

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。...最好将' relu '激活与' he_normal '权重初始化一起使用。在训练深度神经网络模型时，这种组合可以大大克服梯度消失的问题。该模型预测1类的可能性，并使用S型激活函数。 ...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。...这是用于检查模型中输出形状和参数（权重）数量的诊断。...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。

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