在看keras文檔embedding層的時候,不太理解其中的input_dim 和input_length 這兩個參數,查閱了一下資料,記錄下來。 keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer ...
本文基於SO的帖子:Link: https: stackoverflow.com questions why is input length needed in layers embedding in keras tensorflow 在翻文檔的時候,發現了input length這個參數,不知道有什么用。文檔里的注釋是: input length : Length of input sequen ...
2021-04-11 14:50 0 539 推薦指數:
在看keras文檔embedding層的時候,不太理解其中的input_dim 和input_length 這兩個參數,查閱了一下資料,記錄下來。 keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer ...
keras.layers.Conv2D( ) 函數參數 def __init__(self, filters, kernel_size, strides ...
在TensorFlow中封裝好了一個高級庫,tf.contrib.layers庫封裝了很多的函數,使用這個高級庫來開發將會提高效率,卷積函數使用tf.contrib.layers.conv2d,池化函數使用tf.contrib.layers ...
input:輸入數據 filter:過濾器 strides:卷積滑動步長,實際上可以解釋為過濾器的大小 padding:圖像邊填充方式 ...
tf.keras.layers.Max2D( pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None ) pool_size:2個整數的整數或元組/列表:(pool_height,pool_width),用於 ...
http://stackoverflow.com/questions/34870614/what-does-tf-nn-embedding-lookup-function-do embedding_lookup function retrieves rows of the params ...
tf.keras.Input用於實例化Keras tensor: 例如有a,b,c分別是Keras tensor,那么可以這樣寫到模型里:model = Model(input=[a, b], output=c) 。參數: shape:tuple類型,不包含批量維度,例如shape ...
xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32 ) 該函數返回一個用於初始化權重的初始化程序 “Xavier” 。這個初始化器是用來保持每一層的梯度大小 ...