For Tensorflow 1.2 and Keras 2.0, the line tf.contrib.rnn.core_rnn_cell.BasicLSTMCell should be replaced by tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell.

tf.contrib.rnn.core_rnn_cell.BasicLSTMCell should be replaced by tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell.的更多相关文章

  1. 深度学习原理与框架-递归神经网络-RNN_exmaple(代码) 1.rnn.BasicLSTMCell(构造基本网络) 2.tf.nn.dynamic_rnn(执行rnn网络) 3.tf.expand_dim(增加输入数据的维度) 4.tf.tile(在某个维度上按照倍数进行平铺迭代) 5.tf.squeeze(去除维度上为1的维度)

    1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) #  构造单层的lstm网络结构 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, ...

  2. TF之RNN:实现利用scope.reuse_variables()告诉TF想重复利用RNN的参数的案例—Jason niu

    import tensorflow as tf # 22 scope (name_scope/variable_scope) from __future__ import print_function ...

  3. TF之RNN:matplotlib动态演示之基于顺序的RNN回归案例实现高效学习逐步逼近余弦曲线—Jason niu

    import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEP ...

  4. 深度学习原理与框架-图像补全(原理与代码) 1.tf.nn.moments(求平均值和标准差) 2.tf.control_dependencies(先执行内部操作) 3.tf.cond(判别执行前或后函数) 4.tf.nn.atrous_conv2d 5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷积) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判断sess是否存在

    1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的fe ...

  5. 深度学习原理与框架-Tfrecord数据集的制作 1.tf.train.Examples(数据转换为二进制) 3.tf.image.encode_jpeg(解码图片加码成jpeg) 4.tf.train.Coordinator(构建多线程通道) 5.threading.Thread(建立单线程) 6.tf.python_io.TFR(TFR读入器)

    1. 配套使用: tf.train.Examples将数据转换为二进制,提升IO效率和方便管理 对于int类型 : tf.train.Examples(features=tf.train.Featur ...

  6. 深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-mnist数据集的逻辑回归 1.tf.matmul(点乘操作) 2.tf.equal(对应位置是否相等) 3.tf.cast(将布尔类型转换为数值类型) 4.tf.argmax(返回最大值的索引) 5.tf.nn.softmax(计算softmax概率值) 6.tf.train.GradientDescentOptimizer(损失值梯度下降器)

    1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参 ...

  7. RNN实现字符级语言模型 - 恐龙岛(自己写RNN前向后向版本+keras版本)

    问题描述:样本为所有恐龙名字,为了构建字符级语言模型来生成新的名称,你的模型将学习不同的名称模式,并随机生成新的名字. 在这里你将学习到: 如何存储文本数据以便使用rnn进行处理. 如何合成数据,通过 ...

  8. 关于tensorflow里面的tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell 中num_units参数问题

    这里的num_units参数并不是指这一层油多少个相互独立的时序lstm,而是lstm单元内部的几个门的参数,这几个门其实内部是一个神经网络,答案来自知乎: class TRNNConfig(obje ...

  9. module 'tensorflow.contrib.rnn' has no attribute 'core_rnn_cell'

    #tf.contrib.rnn.core_rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size) tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size)

随机推荐

  1. 1.Liunx 文件管理

    文件管理命令 1.基本命令:ls .cd .pwd .man 2.文件操作:touch . cp . rm . mv .ln . mkdir . rmdir 3.文件查看:cat .more .les ...

  2. Oracle修改监听端口教程

    Oracle默认监听端口1521,一众扫描器通常通过探测1521端口是否开启来探测是否存在Oracle服务,如果修改默认监听端口在一定程度上可以提升数据库和主机的安全性. 比如这里我们修改成2521为 ...

  3. qt窗口最小化之后无法打开

    转自: https://blog.csdn.net/qiangzi4646/article/details/79743604 http://www.cnblogs.com/lingdhox/p/331 ...

  4. sublime text 3 笔记 简单配置

    一.首先我们去sublime text 3 去下载(http://www.sublimetext.com/) 下载完成后,打开页面 二.汉化 1.如图所示,点击菜单栏中“preferences”,弹出 ...

  5. SQLite 剖析

    由于sqlite对多进程操作支持效果不太理想,在项目中,为了避免频繁读写 文件数据库带来的性能损耗,我们可以采用操作sqlite内存数据库,并将内存数据库定时同步到文件数据库中的方法. 实现思路如下: ...

  6. php对于url提交数据的获取办法

    $url = Request::getUri();//获取当前的url $arr = parse_url($url); //$arr_query = convertUrlQuery($arr['que ...

  7. python,判断操作系统是windows,linux

    import sys,platform print(sys.platform) print(platform.system()) sys.platform: 获取当前系统平台. platform.sy ...

  8. PC/FORTH 判定

    body, table{font-family: 微软雅黑} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2p ...

  9. 3.1 Makefile

    安装make 安装make sudo apt-get install make make -v

  10. DevExpress v18.1新版亮点——Reporting篇(一)

    用户界面套包DevExpress v18.1日前终于正式发布,本站将以连载的形式为大家介绍各版本新增内容.本文将介绍了DevExpress Reporting v18.1 的新功能,快来下载试用新版本 ...