v1.0中 tensorflow漸漸廢棄了老的非dynamic的seq2seq接口,已經放到 tf.contrib.legacy_seq2seq目錄下面。 tf.contrib.seq2seq下面的實現都是dynamic seq2seq接口。 按照google的rd說法下個月將會給出更加完 ...
github鏈接 注: . 最新版本不兼容,用命令pip install tensorflow . . 在translate.py文件里,是調用各種函數 在seq seq model.py文件里,是定義了這個model的具體輸入 輸出 中間參數是怎樣的init,以及獲取每個epoch訓練數據get batch和訓練方法step。 確定這些之后再考慮各種變量的shape等問題。 代碼結構 seq s ...
2017-11-03 11:06 0 4253 推薦指數:
v1.0中 tensorflow漸漸廢棄了老的非dynamic的seq2seq接口,已經放到 tf.contrib.legacy_seq2seq目錄下面。 tf.contrib.seq2seq下面的實現都是dynamic seq2seq接口。 按照google的rd說法下個月將會給出更加完 ...
tensorflow基於 Grammar as a Foreign Language實現,這篇論文給出的公式也比較清楚。 這里關注seq2seq.attention_decode函數, 主要輸入 decoder_inputs, initial_state ...
原文鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/47929039 Seq2Seq 模型顧名思義,輸入一個序列,用一個 RNN (Encoder)編碼成一個向量 u,再用另一個 RNN (Decoder)解碼成一個序列輸出,且輸出序列的長度是可變的。用途很廣,機器翻譯,自動摘要 ...
網絡輸入是一個序列,一句話,圖像的某一行,都可以認為是一個序列, 網絡輸出的也是一個序列。 RNN的架構 我們把所有的輸出o連起來,就成了一個序列。 rnn有一些缺點,lstm可以加入一個 ...
目前實現了基於tensorflow的支持的帶attention的seq2seq。基於tf 1.0官網contrib路徑下seq2seq 由於后續版本不再支持attention,遷移到melt並做了進一步開發,支持完全ingraph的beam search(更快速) 以及outgraph ...
本文內容: 什么是seq2seq模型 Encoder-Decoder結構 常用的四種結構 帶attention的seq2seq 模型的輸出 seq2seq簡單序列生成實現代碼 一、什么是seq2seq模型 seq2seq全稱為:sequence ...
一、Seq2Seq簡介 seq2seq 是一個Encoder–Decoder 結構的網絡,它的輸入是一個序列,輸出也是一個序列。Encoder 中將一個可變長度的信號序列變為固定長度的向量表達,Decoder 將這個固定長度的向量變成可變長度的目標的信號序列。 很多自然語言處理任務 ...
2019-09-10 19:29:26 問題描述:什么是Seq2Seq模型?Seq2Seq模型在解碼時有哪些常用辦法? 問題求解: Seq2Seq模型是將一個序列信號,通過編碼解碼生成一個新的序列信號,通常用於機器翻譯、語音識別、自動對話等任務。在Seq2Seq模型提出之前,深度學習網 ...