小筆記. Tensorflow 裡實作的 GRU 跟 Colah's blog 描述的 GRU 有些不太一樣. 所以做了一下 TF 的 GRU 結構. 圖比較醜, 我盡力了- XD TF 的 GRU 結構 u 可以想成是原來 LSTM 的 forget gate, 而 c 表示要在 memory cell 中需要記住的內容. 這個要記住的內容簡單講是用一個 gate (r) 來控制之前的 state 有多少比例保留, concate input 後做 activation transform 後…

报错:class BeholderHook(tf.estimator.SessionRunHook):AttributeError: module 'tensorflow.python.estimator.estimator_lib' has no attribute 'SessionRunHook' 检查tensorboard的安装情况:pip3 list 发现tensorboard与tensorflow的版本不一致:卸载 pip3 uninstall tensorboard:重新安装 pip…

1. 什么是GRU 在循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中,我们发现,当时间步数较⼤或者时间步较小时,循环神经⽹络的梯度较容易出现衰减或爆炸.虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸,但⽆法解决梯度衰减的问题.通常由于这个原因,循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系. 门控循环神经⽹络(gated recurrent neural network)的提出,正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系.它通过可以学习的⻔来控制信息的流动.其中,门控循环单元(gatedrecurren…

本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络. 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思…

1.tf.cast(x,dtype,name) 此函数的目的是为了将x数据,准换为dtype所表示的类型,例如tf.float32,tf.bool,tf.uint8等 example:  import tensorflow as tf x = tf.Variable([True,True,False,False]) y = tf.cast(x,dtype = tf.float32) sess = tf.Session() init = tf.global_variables_initialize…

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse  tf.app.flags 下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,其实也就可以理解成对argparse库进行的封装,示例代码如下 #coding:utf-8  # 学习使用 tf.app.flags 使用,全局变量  # 可以再命令行中运行也是比较方便,如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默…

代码(操纵全局变量) xiaojie=1 i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],"batch_len:") yy=tf.constant(0) loop_vars=[i,yy] def _recurrence(i,yy):…

tf.placeholder()函数 Tensorflow中的palceholder,中文翻译为占位符,什么意思呢? 在Tensoflow2.0以前,还是静态图的设计思想,整个设计理念是计算流图,在编写程序时,首先构筑整个系统的graph,代码并不会直接生效,这一点和python的其他数值计算库(如Numpy等)不同,graph为静态的,在实际的运行时,启动一个session,程序才会真正的运行.这样做的好处就是:避免反复地切换底层程序实际运行的上下文,tensorflow帮你优化整个系统的代码…

一.关于Attention,关于NMT 未完待续... 以google 的 nmt 代码引入 探讨下端到端: 项目地址:https://github.com/tensorflow/nmt 机器翻译算是深度学习在垂直领域应用最成功的之一了,深度学习在垂直领域的应用的确能解决很多之前繁琐的问题,但是缺乏范化能力不足,这也是各大公司一直解决的问题: 最近开源的模型: lingvo:一种新的侧重于sequence2sequence的框架: bert   :一种基于深度双向Transform的语言模型预训…