上期我们一起学习了RNN的STML模块， 深度学习算法(第22期)----RNN中的LSTM模块术 今天我们一起简单学习下RNN中的另一个常用模块GRU模块 (Gated Recurrent Unit)...从整体上看GRU和基本的RNN单元一样，有两个输入：当前时刻网络的输入值x(t), 上一时刻GRU的短时输出状态h(t-1)；两个输出：当前时刻网络的输出值y(t), 当前时刻GRU短时输出状态h(t)...其实GRU是LSTM的简化版本，并且表现的也挺不错。主要区别在于，GRU把LSTM中的两个状态c(t)和h(t)合并成了一个h(t)。...这里，其实我们可以这样看，假设控制开关r(t)和z(t)都为1的话，那么整个GRU就是一个最基本的RNN神经元。...好了，至此，今天我们简单学习了RNN中GRU，希望有些收获，下期我们将一起学习下NLP中的Word Embeddings，欢迎留言或进社区共同交流，喜欢的话，就点个“在看”吧，您也可以置顶公众号，第一时间接收最新内容
上期我们一起学习了RNN为了防止过拟合的DropOut技术， 深度学习算法(第21期)----RNN中的Dropout技术 今天我们一起简单学习下RNN中的LSTM (Long Short-Term Memory...门是一种让信息选择式通过的方法，从图中也可以看到，这里其实是一个sigmoid神经网络层和信息的一个乘法操作，sigmoid可以让信号输出控制在0到1，这样通过一个乘法操作就能决定一个信息需要留下多少内容...接下来就是一个输入门，输入门由一个常规的RNN循环神经元g(t)和一个控制信息取舍的i(t)组成，g(t)跟一个常规的RNN神经元一样，输入为当前网络的输入值和上一个时刻的状态，经过一个全连接层和tanh...g(t)的取舍收到i(t)的控制，i(t)跟遗忘门中的f(t),以及后面输出门中的o(t)一样。输入门的输出和遗忘门的输出叠加到一起，成为当前时刻长时状态c(t)。...好了，至此，今天我们简单学习了RNN中LSTM，希望有些收获，下期我们将一起学习下RNN中的GRU模块，欢迎留言或进社区共同交流，喜欢的话，就点个“在看”吧，您也可以置顶公众号，第一时间接收最新内容。
循序渐进的学习TensorFlow中RNN实现的方法。...（项目地址：https://github.com/hzy46/Char-RNN-TensorFlow） 一、学习单步的RNN：RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解...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： import tensorflow as tf import...四、可能遇到的坑1：Output说明 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。...) for _ in range(3)]) # 3层RNN 这个代码在TensorFlow 1.2中是可以正确使用的。
上周写的文章《完全图解 RNN、RNN 变体、Seq2Seq、Attention 机制》介绍了一下 RNN 的几种结构，今天就来聊一聊如何在 TensorFlow 中实现这些结构。...（项目地址：https://github.com/hzy46/Char-RNN-TensorFlow） 一、学习单步的 RNN：RNNCell 如果要学习 TensorFlow 中的 RNN，第一站应该就是去了解...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： import tensorflow as tf import...四、可能遇到的坑 1：Output 说明 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。...([get_a_cell() for _ in range(3)]) # 3 层 RNN 这个代码在 TensorFlow 1.2 中是可以正确使用的。
python模块中判断全局变量的赋值 1、在模块中，我们需要判断__name__是否被赋值为“__main__”。...python fibo.py 2、在脚本执行的情况下，模块的__name__属性将被赋值为__main__，这就是原因所在。...$ python fibo.py 50 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 若以模块导入，则不会执行： >>> import fibo >>> 以上就是python模块中判断全局变量赋值的方法
今天说一下tensorflow的变量共享机制，首先为什么会有变量共享机制？ 这个还是要扯一下生成对抗网络GAN，我们知道GAN由两个网络组成，一个是生成器网络G，一个是判别器网络D。...G的任务是由输入的隐变量z生成一张图像G(z)出来，D的任务是区分G(z)和训练数据中的真实的图像（real images）。...所以这里D的输入就有2个，但是这两个输入是共享D网络的参数的，简单说，也就是权重和偏置。而TensorFlow的变量共享机制，正好可以解决这个问题。...TF中是由Variable_scope来实现的，下面我通过几个栗子，彻底弄明白到底该怎么使用，以及使用中会出现的错误。栗子来源于文档，然后我写了不同的情况，希望能帮到你。...Originally defined at: """ # 解释： # 当reuse为False的时候由于v1在'fool'这个scope里面， # 所以和v的name是一样的，而reuse为False
[论文阅读] RNN 在阿里DIEN中的应用 0x00 摘要 本文基于阿里推荐DIEN代码，梳理了下RNN一些概念，以及TensorFlow中的部分源码。...1.2 DIEN项目代码 在DIEN项目中，把TensorFlow的rnn代码拿到自己项目中，做了一些修改，具体是： 使用了 GRUCell； 自定义了 VecAttGRUCell； 因为修改了VecAttGRUCell...在实际的神经网络中，各个门处理函数 其实是由一定数量的隐含层神经元来处理。...我们知道一个最基本的RNN单元中有三个可训练的参数W, U, B，以及两个输入变量。所以我们在构造RNN的时候就需要指定各个参数的维度了。 ?...（注意：build只调用一次，在build中进行变量实例化，在call中实现具体的rnncell操作）。
’查看TensorFlow中checkpoint内变量的几种方法：查看ckpt中变量的方法有三种：在有model的情况下，使用tf.train.Saver进行restore使用tf.train.NewCheckpointReader...基于model来读取ckpt文件里的变量首先建立model从ckpt中恢复变量with tf.Graph().as_default() as g: #建立model images, labels =...Saver里指定要恢复的变量 save_path = 'ckpt的路径' saver.restore(sess, save_path) # 从ckpt中恢复变量注意：基于model来读取ckpt中变量时...函数打印ckpt里的东西#使用NewCheckpointReader来读取ckpt里的变量from tensorflow.python import pywrap_tensorflowcheckpoint_path...tensor的name#上面的打印ckpt的内部使用的是pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader所以，掌握NewCheckpointReader才是王道 3.使用tools
本文将从循环神经网络的基本结构出发，介绍RNN在自然语言处理中的应用及其PyTorch 实现。...那么记忆力对于网络而言到底是不是必要的呢？很显然在某些问题上是必要的，比如，在一场电影中推断下一个时间点的场景，这个时候仅依赖于现在的情景并不够，需要依赖于前面发生的情节。...可以看到网络在输入的时候会联合记忆单元一起作为输入，网络不仅输出结果，还会将结果保存到记忆单元中，图1就是一个最简单的循环神经网络在一次输入时的结构示意图。...在一篇文章中，每一句话都是由很多单词组成的，而且这些单词的排列顺序也是非常重要的。在一句话中，是否可以由前面几个词来预测这些词后面的一个单词？...词性判断 上面只使用了词嵌入和N Gram 模型进行自然语言处理，还没有真正使用循环神经网络，下面介绍RNN 在自然语言处理中的应用。
简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。...此步并没有直接计算)new_value = tf.add(state, one)# 将 State 更新成 new_valueupdate = tf.assign(state, new_value)如果你在...Tensorflow 中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...所以定义了变量以后, 一定要定义 init = tf.initialize_all_variables() .到这里变量还是没有被激活，需要再在 sess 里, sess.run(init) , 激活...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！以上就是我们今天所学的 Variable 打开模式。
解决TensorFlow中的FailedPreconditionError：未初始化的变量 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本文中，我们将深入探讨并解决TensorFlow中的一个常见错误：FailedPreconditionError。这个错误通常与未初始化的变量有关。...正文内容 什么是FailedPreconditionError FailedPreconditionError是TensorFlow中的一个异常，表明您正在尝试使用尚未初始化的变量。...在TensorFlow中，所有变量在使用之前都必须先初始化，否则就会引发这个错误。...表格总结 错误原因 解决方法 未初始化变量 在使用变量之前调用初始化操作 初始化操作未执行 确保初始化操作在会话中成功执行 重置计算图后 重新定义变量并运行初始化操作 未来展望 随着深度学习技术的发展
在model_servers的main方法中，我们看到tensorflow_model_server的完整配置项及说明如下： tensorflow_serving/model_servers/main.cc...其实TensorFlow Serving的编译安装，在github setup文档中已经写的比较清楚了，在这里我只想强调一点，而且是非常重要的一点,就是文档中提到的： Optimized build...TensorFlow Serving on Kubernetes 将TensorFlow Serving以Deployment方式部署到Kubernetes中，下面是对应的Deployment yaml...把它部署在Kubernetes中是那么容易，更是让人欢喜。...目前我们已经在TaaS平台中提供TensorFlow Serving服务的自助申请，用户可以很方便的创建一个配置自定义的TensorFlow Serving实例供client调用了，后续将完善TensorFlow
如果我们可以将它们封装到组件中，并在多个项目中简单地重用它们，结果会怎样呢?我们将介绍几种定义transition的方法，并深入研究如何使它们真正可重用。...我们不能在另一个项目中真正重用这个transition。 封装transition组件 如果我们将前面的逻辑封装到一个组件中，并将其用作一个组件，结果会怎样呢？...在我们的案例中，我们真正需要的是通过组件prop控制CSS animation/transition。 我们可以通过不在CSS中指定显式的CSS动画持续时间，而是将其作为样式来实现。...如果我们可以在相同的组件中这样做，并公开一个将切换到transition-group实现的group prop，那会怎么样呢?...我认为它非常方便，可以轻松地在不同的项目中使用。你可以试一试:) 总结 我们从一个基本的过渡示例开始，并最终通过可调整的持续时间和transition-group支持来创建可重用的过渡组件。
博主遇到一个问题，在anaconda中安装并配置好tensorflow和opencv后，直接输入jupyter notebook启动jupyter notebook在jupyter notebook中输入命令...，如import tensorflow并不能调用tensorflow的开发包。...原因是：如果此时直接启动jupyter，此时的jupyter是基于整个anaconda的python，而不是对应的tensorflow虚拟环境，因此进入此虚拟环境后需要重新安装jupyter notebook.../bin/activatesource activate tensorflow进入虚拟环境以后，输入命令：conda install jupyter直到安装包下载完成，在tensorflow目录下就安装了...jupyter，此时在tensorflow虚拟环境下，输入命名：jupyter notebook此时就可以调用tensorflow和opencv的库，如下图：?
在 Bash 中获取 Python 模块的变量列表可以通过使用 python -c 来运行 Python 代码并输出变量名列表。...1、问题背景在编写 Bash 补全脚本时，需要获取已安装 Python 模块中与模式匹配的所有变量。为了避免解析注释等内容，希望仅使用 Python 相关功能。...（文件）mymodule.py，内容如下：# mymodule.pyx = 10y = 20z = 30def my_function(): pass要在 Bash 中获取该模块中的所有变量（即非函数...使用 dir() 获取模块中的所有名称。使用 inspect 模块过滤出变量（排除函数、类、模块等）。...print(' '.join(variables))：将变量名列表以空格分隔的形式打印出来。执行结果在执行上述命令后，输出会是：x y z这表示 mymodule 中的三个变量 x、y、z。
在Node.js中越来越多的库逐渐从从CommonJS转移到ES模块 注：这里是指“真”ES 模块并不是指代码中 Node.js 中使用 import 写法但是实际被 tsc 转成 commonJS...不过这个问题在最近也已经解决 结论 在ES模块中，现在可以使用以下方式而不是使用__dirname或__filename import.meta.dirname // 当前模块的目录名 (__dirname...CommonJS提供了两个变量，返回当前模块的目录名称和文件名称，分别是__dirname和__filename __dirname // 当前模块所在的目录 __filename // 当前模块文件名...旧的 ES 模块方式 __dirname和__filename在ES模块中不可用。...然而JavaScript最初是作为在Web浏览器中运行的语言而诞生的。
1）变量在jstl中获取的例子： <% String username="zhangsan"; pageContext.setAttribute("username",username...); %> 即：jsp 页面中中的变量在定义后，需要放置到pageContext属性中，才能被获取（当然也可以放置到request和session...、 applicatio中，这要根据实际应用来做决定，一般只是在页面中使用的化，使用pageContext就可以了）。...2）jstl变量在中获取的例子： <% String username=(String)pageContext.getAttribute
tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y 实例 # coding=utf-8 import tensorflow.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0...moving_variance:0' shape=(1,) dtype=float32_ref> [ 452.62246704] Process finished with exit code 0 法二： 指定变量名打印...tf.global_variables_initializer()) t = sess.run(output, feed_dict={input_x:i_p}) # 法二： 指定变量名打印.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0
模块是Python程序架构的一个核心概念。（言外之意模块在Python中很重要） 模块就好比是工具包，要想使用过这个工具包中的工具，就需要导入import这个模块。...每一个以扩展名py结尾的Python源代码文件都是一个模块。 在模块中定义的全局变量、函数都是模块能够提供给外界直接使用的工具。....py 代码： # 导入模块 inport 模块名 import pyzxw_分隔线模块 # 使用模块中函数 pyzxw_分隔线模块.print_line('+', 50) # 使用模块中全局变量 print...(pyzxw_分隔线模块.name) 图片： pyzxw_体验模块文件执行结果： 体验小结： 可以在一个Python文件中定义变量或者函数， 然后在另外一个文件中使用import导入这个模块， 导入之后...，就可以使用 模块名.变量 或 模块名.函数 的方式，使用这个模块中定义的变量或者函数。
虚拟变量是什么 实际场景中，有很多现象不能单纯的进行定量描述，只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述，这种情况下就需要引入虚拟变量。...虚拟变量指的是：用成对数据如0和1 分别表示具备某种属性和不具备该种属性的变量，也叫作二进制变量、二分变量、分类变量以及哑变量。...模型中引入了虚拟变量，虽然模型看似变的略显复杂，但实际上模型变的更具有可描述性。...建模数据不符合假定怎么办 构建回归模型时，如果数据不符合假定，一般我首先考虑的是数据变换，如果无法找到合适的变换方式，则需要构建分段模型，即用虚拟变量表示模型中解释变量的不同区间，但分段点的划分还是要依赖经验的累积...我很少单独使回归模型 回归模型我很少单独使用，一般会配合逻辑回归使用，即常说的两步法建模。例如购物场景中，买与不买可以构建逻辑回归模型，至于买多少则需要构建普通回归模型了。
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