這里的num_units參數並不是指這一層油多少個相互獨立的時序lstm,而是lstm單元內部的幾個門的參數,這幾個門其實內部是一個神經網絡,答案來自知乎: ...
num units:LSTM cell中的單元數量,即隱藏層神經元數量。use peepholes:布爾類型,設置為True則能夠使用peephole連接cell clip:可選參數,float類型,如果提供,則在單元輸出激活之前,通過該值裁剪單元狀態。Initializer:可選參數,用於權重和投影矩陣的初始化器。num proj:可選參數,int類型,投影矩陣的輸出維數,如果為None,則不執 ...
2019-08-21 14:27 0 1125 推薦指數:
這里的num_units參數並不是指這一層油多少個相互獨立的時序lstm,而是lstm單元內部的幾個門的參數,這幾個門其實內部是一個神經網絡,答案來自知乎: ...
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 ...
tf.contrib.rnn.static_rnn與tf.nn.dynamic_rnn區別 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78238807 MachineLP的Github(歡迎follow):https ...
tf.reduce_mean() (或tf.reduce_max()一個是求平均值,一個是求最大值) tf.contrib.rnn.BasicRnnCell tf.contrib.rnn ...
tf.contrib.layers.fully_connected 添加完全連接的圖層。 tf.contrib.layers.fully_connected( inputs, num_outputs, activation_fn=tf ...
首先,當然,官方文檔都有 RNN: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html RNNCell: https://pytorch.org/docs/stable/generated ...
本文主要參考博客:博客連接 前言基礎: 驗證本地的tf.contrib.slim模塊是否有效: 下載models模塊: 下載連接。下載后解壓到你設定的文件夾,筆者解壓到“E:\TENSORFLOW\models” 找到並且打開文件夾"E:\TENSORFLOW ...
tf.nn.dynamic_rnn的作用: 對於單個 RNNCell ,使用call 函數進行運算時,只在序列時間上前進了一步 ,如使用 x1、 ho 得到此h1,通過 x2 、h1 得到 h2 等 。 如果序列長度為n,要調用n次call函數,比較麻煩。對此提供了一個 ...