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

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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(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 should be replaced by tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell.

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.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别

tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78238807 MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP 我的GitHub:https://github.com/MachineLP/train_cnn-rnn-attention 自己搭建的一个框架,包含模型有:vgg(vgg16,vg…

tensorflow教程:tf.contrib.rnn.DropoutWrapper

tf.contrib.rnn.DropoutWrapper Defined in tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py. def __init__(self, cell, input_keep_prob=1.0, output_keep_prob=1.0, state_keep_prob=1.0, variational_recurrent=False, input_size=None, dtype=None, seed=None): Args: cell…

深度学习原理与框架-递归神经网络-RNN网络基本框架(代码?) 1.rnn.LSTMCell(生成单层LSTM) 2.rnn.DropoutWrapper(对rnn进行dropout操作) 3.tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(堆叠多层LSTM) 4.mlstm_cell.zero_state(state初始化) 5.mlstm_cell(进行LSTM求解)

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse) # 构建单层的LSTM网络参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o…

TensorFlow高级API(tf.contrib.learn)及可视化工具TensorBoard的使用

一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本完整代码: from __fut…

TensorFlow——tf.contrib.layers库中的相关API

在TensorFlow中封装好了一个高级库,tf.contrib.layers库封装了很多的函数,使用这个高级库来开发将会提高效率,卷积函数使用tf.contrib.layers.conv2d,池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d和tf.contrib.layers.avg_pool2d,全连接函数使用 tf.contrib.layers.fully_connected,下面来看里面封装好的函数接口: 以最复杂的卷积为例,其他的几个函数与之类似: layers.c…

tf.contrib.rnn.LSTMCell 里面参数的意义

num_units:LSTM cell中的单元数量,即隐藏层神经元数量.use_peepholes:布尔类型,设置为True则能够使用peephole连接cell_clip:可选参数,float类型,如果提供,则在单元输出激活之前,通过该值裁剪单元状态.Initializer:可选参数,用于权重和投影矩阵的初始化器.num_proj:可选参数,int类型,投影矩阵的输出维数,如果为None,则不执行投影.pro_clip:可选参数,float型,如果提供了num_proj>0和proj_clip…

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)…

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 class TrainConfig: batch_size = 20 time_steps = 20 input_size = 10 output_size = 2 cell_size = 11 learning_rate = 0.01 class TestConfig(TrainConfig):…

TensorFlow(十二)：使用RNN实现手写数字识别

上代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) # 输入图片是28*28 n_inputs = 28 #输入一行,一行有28个数据 max_time = 28 #一共28行 lstm_size = 100 #隐层单元 n_c…

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, 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…

tensorflow笔记3：CRF函数：tf.contrib.crf.crf_log_likelihood()

在分析训练代码的时候,遇到了,tf.contrib.crf.crf_log_likelihood,这个函数,于是想简单理解下: 函数的目的:使用crf 来计算损失,里面用到的优化方法是:最大似然估计使用方法: tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths, transition_params=None) See the guide: CRF (contrib) Computes the log-l…

TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn)

TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本完整代码: 1 from __fut…

TensorFlow中的L2正则化函数：tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()的用法与异同

tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正则化函数,tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函数在tf 2.x版本中被弃用了. 两者都能用来L2正则化处理,但运算有一点不同. import tensorflow as tf sess = InteractiveSession() a = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32) b =…

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_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 #…

tf.contrib.seq2seq.sequence_loss example:seqence loss 实例代码

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) encoder_inputs=tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[10,10]) decoder_inputs=tf.placeholder(dtype=tf.int32,…

TF之RNN：TensorBoard可视化之基于顺序的RNN回归案例实现蓝色正弦虚线预测红色余弦实线—Jason niu

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 x…

TF之RNN：基于顺序的RNN分类案例对手写数字图片mnist数据集实现高精度预测—Jason niu

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) lr=0.001 training_iters=100000 batch_size=128 n_inputs=28 n_steps=28 n_hidden_units=128 n_classes=10 x=tf…

学习笔记TF044:TF.Contrib组件、统计分布、Layer、性能分析器tfprof

TF.Contrib,开源社区贡献,新功能,内外部测试,根据反馈意见改进性能,改善API友好度,API稳定后,移到TensorFlow核心模块.生产代码,以最新官方教程和API指南参考. 统计分布.TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli.Beta.Binomial.Gamma.Ecponential.Normal.Poisson.Uniform等统计分布,统计研究.应用中常用,各种统计.机器学习模型基石,概率模型.图形模型依赖. 每个不同统计分布不同特征.函数,同…

tf.contrib.legacy_seq2seq.basic_rnn_seq2seq 函数 example 最简单实现

tf.contrib.legacy_seq2seq.basic_rnn_seq2seq 函数 example 最简单实现函数文档:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/legacy_seq2seq/basic_rnn_seq2seq import tensorflow as tf import numpy as np steps=10 batch_size=10 input_size=10 encoder_inputs =…

第十六节，使用函数封装库tf.contrib.layers

这一节,介绍TensorFlow中的一个封装好的高级库,里面有前面讲过的很多函数的高级封装,使用这个高级库来开发程序将会提高效率. 我们改写第十三节的程序,卷积函数我们使用tf.contrib.layers.conv2d(),池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d()和tf.contrib.layers.avg_pool2d(),全连接函数使用tf.contrib.layers.fully_connected(). 一 tf.contrib.layers中的具体函数…

tf.contrib.layers.fully_connected参数笔记

tf.contrib.layers.fully_connected 添加完全连接的图层. tf.contrib.layers.fully_connected( inputs, num_outputs, activation_fn=tf.nn.relu, normalizer_fn=None, normalizer_params=None, weights_initializer=initializers.xavier_initializer(), wei…

tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor()

tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor (max_document_length, min_frequency=0, vocabulary=None, tokenizer_fn=None) 参数: max_document_length: 文档的最大长度.如果文本的长度大于最大长度,那么它会被剪切,反之则用0填充. min_frequency: 词频的最小值,出现次数小于最小词频则不会被收录到词表中. vocabulary: Cate…

Activity往另外一个Activity传值，Fragment获取另外一个Activity里面的值。

在oneActivity中实现跳转到MainActivity //intent 用来跳转另外一个MainActivity,bundle传值到MainActivity Intent MainActivity = new Intent(); MainActivity .setClass(this,MainActivity.class); Bundle bundle = new Bundle(); //该类用作携带数据 bundl…

Java基本概念（2）J2EE里面的2是什么意思

J2EE里面的2是什么意思 J2SE,J2SE,J2ME中2的含义要追溯要1998年.1998年Java 1.2版本发布,1999年发布Java 1.2的标准版,企业版,微型版三个版本,为了区分这三个版本,分别叫做Java2SE,Java2EE,Java2ME,简称J2SE,J2EE,J2ME.故,2的含义为1.2版本.但是,这种叫法已经在2005年Java 1.6发布后取消,J2EE更名为Java EE,J2SE更名为Java SE,J2ME更名为Java ME.所以,现在的J2EE等叫法是0…