这是导入：from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafrom tensorflow.contrib.rnn import core_rnn_cellx = tf.transpose(x, [1,0,2])x = tf.reshape(x, [-1,
浏览 5提问于2017-02-18得票数 5
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在回顾有关多维输入和堆叠的LSTM的许多类似问题时，我没有找到一个示例，它为initial_state占位符列出了维数，并遵循了下面的rnn_tuple_state。(这不起作用，而是由于tensorflow.nn.dynamic_rnn调用中的维度不匹配而产生ValueError )。tensorflow.float32, [None, label_dim])
[
浏览 0提问于2018-07-09得票数 0
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我有一个具有多变量的数据集，我正在尝试重塑LSTM神经网络，但我正在努力重塑图层，但没有成功。 我的数据集的形状为(1921535，6)，每341个时间步对应一个样本。batch_size = 23
tf.keras.layers.Reshape((batch_size, max_length, 6), input_shape=(batch_size * max_length,
浏览 25提问于2020-12-03得票数 0
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我曾经在TensorFlow的0.8版本中使用以下命令创建RNN网络：lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)
outputs, states =
浏览 2提问于2017-02-28得票数 11
我尝试在Tensorflow中构建一个情感分析模型 rnn_lstm_cell = tf.contrib.rnn.core_rnn_cell.BasicLSTMCell(rnn_cell_
浏览 0提问于2017-05-18得票数 0
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我已经用Keras编写了一个架构，它工作得很好，但我想用tensorflow实现相同的架构。我正在用tensorflow编写架构，但我无法创建多层LSTM。= LSTM(256, return_sequences=True, name='lstm1')(encoder1)
浏览 16提问于2019-03-18得票数 2
import tensorflow as tflstm_f = rnn.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)blstm_out, state_f, state_b = rnn.static_bidirectional_rnn(lstm</
浏览 5提问于2019-05-07得票数 2
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我想知道如何在Tensorflow中使用多层双向LSTM。我该如何在这个部分中添加一些代码？x = tf.unstack(tf.transpose(x, perm=[1, 0, 2]))lstm_bw_cell = rnn.BasicLSTMCell(n_hi
浏览 11提问于2017-09-13得票数 8
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您好，我正在为lstm rnn cell使用以下函数。def LSTM_RNN(_X, _istate, _weights, _biases): # https://tensorhub.com/aymericdamien/tensorflow
浏览 1提问于2016-11-07得票数 6
我看到了在tensorflow上调用lstm的两种不同的方法，我对一种方法和另一种方法的区别感到困惑。在哪种情况下使用其中一种lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)第二个是通过rnn.rnn()调用lstm</
浏览 1提问于2016-06-03得票数 1
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tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels = y, logits = logits))
AttributeError: module 'tensorflow_core.compat.v1
浏览 3提问于2020-01-08得票数 5
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我试图通过从通用句子编码器获取编码来训练模型，并使用LSTM对其进行训练。num_sentences,), dtype=tf.string)lstm= LSTM(128, return_sequences=False)(embedding)pred = Dens
浏览 19提问于2021-07-21得票数 0
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我正试图在tensorflow 1.1.0中开发一个递归神经网络，并且我编写了一个应该返回LSTM的函数。= MultiRNNCell(cells=cells, state_is_tuple=True) val, state = tf.nn
浏览 2提问于2017-07-26得票数 0
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作为介绍，我没有太多要说的:我想在TensorFlow中的另一个LSTM上堆叠LSTM，但一直被错误地阻止，我不太理解，更不用说单独解决了。代码如下： _X = tf.matmul(_X, _weights['hidden']) + _bias
浏览 6提问于2016-08-12得票数 3
# Define a lstm cell with tensorflow# Get lstm cell output
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.string(lstm_cell, x, dtype=tf.str
浏览 7提问于2017-07-18得票数 1
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我想稍微修改一下在LSTM的每个时间步计算(并因此重新输入)的隐藏状态。例如，向常规LSTM过程产生的隐藏状态添加一个常量向量这样简单的事情。我并不打算修改常规的gate机制--我更多地将其看作是对通常由LSTM创建的最终隐藏状态的计算。我觉得创建自己的LSTM单元有点过头了。
浏览 16提问于2017-01-21得票数 1
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我使用rnn.rnn助手在TensorFlow中实现了序列序列模型。4096) tf.get_variable_scope().reuse_variables()
lstm_outputs, _ =
浏览 2提问于2016-03-21得票数 2
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我正在尝试下面的代码来保存和加载TF，该模型有一个以initial_states作为输入的LSTM层。import numpy as npinitial_statename='initial_state', shape=[5])
reshape = <e
浏览 1提问于2020-11-23得票数 0
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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我使用virtualenv在windows上安装了tensorflow 1.8.0和python 3.4。我运行脚本：import numpy as np
print(lstm_cell.state_size)h0 = lstm<
浏览 0提问于2018-07-08得票数 0
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