在TensorFlow中基于lstm构建分词系统笔记(一) https://www.jianshu.com/p/ccb805b9f014 前言 我打算基于lstm构建一个分词系统,通过这个例子来学习下TensorFlow中如何训练循环递归神经网络.我们将从最粗糙的版本开始搭建这个小系统,然后一步步优化其中的每一部分,包括网络架构的优化,数据处理的优化,甚至整个代码架构的优化.希望想我一样的入门选手看到其中的每一步实现以及如何去优化. 关于LSTM网络的介绍,可以看官网推荐的一篇博客,写的实在是太…

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法 作者:u010223750 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图  简单解释一下这个图…

雷锋网按:本文作者陆池,原文载于作者个人博客,雷锋网已获授权. 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下. 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图 简单解释一下这个图,每个word经…

最近看了不少关于写诗的博客,在前人的基础上做了一些小的改动,因比较喜欢一次输入很长的开头句,所以让机器人输出压缩为一个开头字生成两个诗句,写五言和七言诗,当然如果你想写更长的诗句是可以继续改动的. 在输入做了些改动,去除误输入的标点符号,例如输入下面词句: 怒发冲冠,凭栏处,潇潇雨歇.抬望眼,仰天长啸,壮怀激烈. 机器人写出如下: 怒漠多无度袍小,巡管山明恰见偷. 发杵共鸿莼散暮,家山曾住上阳台. 冲钩麻衣隐步障,楼舟复别赤轮楼. 冠盘一线倾中令,音信长思两足阴. 凭栏十字送月沈,莫待长筵韦与兵…

kubernetes集群三步安装 CI 概述 用一个可描述的配置定义整个工作流 程序员是很懒的动物,所以想各种办法解决重复劳动的问题,如果你的工作流中还在重复一些事,那么可能就得想想如何优化了 持续集成就是可以帮助我们解决重复的代码构建,自动化测试,发布等重复劳动,通过简单一个提交代码的动作,解决接下来要做的很多事. 容器技术使这一切变得更完美. 典型的一个场景: 我们写一个前端的工程,假设是基于vue.js的框架开发的,提交代码之后希望跑一跑测试用例,然后build压缩一个到dist目录里,再…

原文地址-石匠的Blog: http://www.bugclosed.com/post/5 在分布式架构中,服务治理是一个重要的问题.在没有服务治理的分布式集群中,各个服务之间通过手工或者配置的方式进行服务关系管理,遇到服务关系变化或者增加服务的时候,人肉配置极其麻烦且容易出错. 之前在一个C/C++项目中,采用ZooKeeper进行服务治理,可以很好的维护服务之间的关系,但是使用起来较为麻烦.现在越来越多新的项目采用consul进行服务治理,各方面的评价都优于ZooKeeper,经过几天的研究…

#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" ''' 单步调试,结合汉字的识别学习lstm,ctc loss的tf实现,tensorflow1.4 ''' import tensorflow as tf import numpy as np import pdb import random def create_sparse(batch_size, dtype=np.int32):…

eclipse运行maven web项目报错: 信息: Starting Servlet Engine: Apache Tomcat/7.0.57 一月 07, 2015 11:50:44 下午 org.apache.catalina.core.ContainerBase startInternal 严重: A child container failed during start java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catal…

    考虑 state_is_tuple     Output, new_state = cell(input, state)     state其实是两个 一个 c state,一个m(对应下图的hidden 或者h) 其中m(hidden)其实也就是输出                 new_state = (LSTMStateTuple(c, m) if self._state_is_tuple else array_ops.concat(1, [c, m])) return m, n…

目录 前言 目录 循环神经网络 基于LSTM的分词 Embedding 数据预处理 模型 如何添加用户词典 前言 很早便规划的浅谈分词算法,总共分为了五个部分,想聊聊自己在各种场景中使用到的分词方法做个总结,种种事情一直拖到现在,今天抽空赶紧将最后一篇补上.前面几篇博文中我们已经阐述了不论分词.词性标注亦或NER,都可以抽象成一种序列标注模型,seq2seq,就是将一个序列映射到另一个序列,这在NLP领域是非常常见的,因为NLP中语序.上下文是非常重要的,那么判断当前字或词是什么,我们必须回头看…