众所周知,LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列.而在使用keras搭建模型时,如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层,需要指定输入的大小.如果需要使用变长序列,那么,只需要在LSTM层前加一个Masking层,或者embedding层即可. from keras.layers import Masking, Embedding from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=…

一.为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样我们就会很自然的进行padding,将短句子padding为跟最长的句子一样. 比如向下图这样: 但是这会有一个问题,什么问题呢?比如上图,句子“Yes”只有一个单词,但是padding了5的pad符号,这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符,这样得到的句子表示就…

https://www.zhihu.com/question/64470274 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ https://jasdeep06.github.io/posts/Understanding-LSTM-in-Tensorflow-MNIST/ https://stackoverflow.com/questions/37901047/what-is-num-units-in-tensorflow-b…

一开始写这篇随笔的时候还没有了解到 Dateloader有一个 collate_fn 的参数,通过定义一个collate_fn 函数,其实很多batch补齐到当前batch最长的操作可以放在collate_fn 里面去,这样代码在训练和模型中就可以更加简洁.有时间再整理一下这个吧. _________________________________________ 使用的主要部分包括:Dateset. Dateloader.MSELoss.PackedSequence.pack_padded_s…

Solution: from keras.utils.generic_utils import CustomObjectScope with CustomObjectScope({'relu6': keras.applications.mobilenet.relu6,'DepthwiseConv2D': keras.applications.mobilenet.DepthwiseConv2D}): model = load_model('model_saved.hdf5') 官方github相关…

(1)tf.nn.max_pool()函数 解释: tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None) 需要设置的参数主要有四个: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape 第二个参数ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, hei…

目前用到了EF5进行模型创建,发现从数据库生成过来的实体中并没有包含字段的说明信息(鄙视下微软,这么简单的问题都不给解决下,太粗枝大叶了),网上找到了EFTSQLDocumentation.Generator.exe的相关方法,但按照操作后,死活没有字段说明信息,只好看其源码,最终发现是xmlns的命名空间不对导致的,程序中给写死了,没法用.自己就哪来修改下,变成可视化直接操作的windows应用程序,分享与大家! public partial class Form1 : Form { publ…

在本节中,我们会讨论序列的长度是变化的,也是一个变量 we would like the length of sequence,n,to alse be a random variable 一个简单的解决方案是,我们经常定义define Xn=STOP,STOP是一个特殊的标志(where STOP is a special symbol) 在了解了上述的定义之后,我们像上一节当中讲到的那样,使用马尔可夫过程: 可以看出来,在这里使用的是二阶马尔可夫过程.二阶马尔可夫就是假设当前的词与它前面的两…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/kMD8d5R/article/details/82111558 作者:徐瑞龙,量化分析师,R语言中文社区专栏作者 博客专栏: https://www.cnblogs.com/xuruilong100 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R> 由于数据科学机器学习和深度学…

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R…