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.…

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, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络,获得state和outputs 参数说明:cell表示实例化的rnn网络,self.x表示输入层,tf.float32表示类型 3. tf.expand_dim(self.w, axis=0) 对数据增加一个维度 参数说明:self.w表…

import tensorflow as tf # 22 scope (name_scope/variable_scope) from __future__ import print_function class TrainConfig: batch_size = 20 time_steps = 20 input_size = 10 output_size = 2 cell_size = 11 learning_rate = 0.01 class TestConfig(TrainConfig):…

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.006 BATCH_START_TEST = 0 def get_batch(): global BATCH_START, TIME_STEPS #…

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feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和…

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.Features(feature=tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])))) 对于bytes类型: tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.F…

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 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每…

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,通过每次采样预测,并将其传递给下一个rnn单元. 如何构建字符级文本生成循环神经网络. 为什么梯度修剪很重要? import numpy as np import random import time import cllm_utils 1 - 问题描述 1.1 - 数据集与预处理 # 获取名称 dat…

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(object): """RNN配置参数""" # 模型参数 embedding_dim = 100 # 词向量维度 seq_length = 100 # 序列长度 num_classes = 2 # 类别数 vocab_size = 10000 # 词汇表达…

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