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问使用CuDNNLSTM (而不是LSTM)层的意外结果
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Stack Overflow用户

提问于 2019-06-27 21:03:45

回答 1查看 1K关注 0票数 6

我已经把这个问题作为一个问题发布在Keras‘Github上，但我认为这个问题可能会影响到更多的观众。

系统信息

我是否编写了自定义代码(相对于使用示例目录)：对官方Keras教程的最小更改
操作系统平台和发行版(例如LinuxUbuntu16.04)：Ubuntu18.04.2LTS
TensorFlow后端(是/否)：，yes，
TensorFlow版本：1.13.1
Keras版本：2.2.4
Python版本：3.6.5
CUDA/cuDNN版本：10.1
GPU模型和内存：Tesla K80 11G

描述当前行为

我正在执行来自Seq2Seq 教程的代码。我所做的唯一改变就是将LSTM层替换为CuDNNLSTM。所发生的是，模型对我给出的任何输入都有一个固定的输出。当我运行原始代码时，我会得到合理的结果。

描述了预期的行为

见前一节。

代码以复制问题

取自这里。只需用CuDNNLSTM替换LSTM即可。

任何见解都会受到极大的赞赏。

python

tensorflow

keras

deep-learning

keras-layer

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-07-05 21:13:21

所以这里有两个问题。

使用CuDNNLSTM和parameter tuning。

基本上，网络覆盖您的数据集，这导致输出只有一个句子对每个输入。这既不是CuDNNLSTM的错，也不是LSTM的错。

首先，

CuDNN与普通的LSTM有一些不同的数学方法，使其与Cuda兼容并运行得更快。对于您使用的相同代码，在英语-印地语文件上运行LSTM需要11秒，而CuDNNLSTM则需要1秒。

在CuDNNLSTM中，time_major参数设置为false。出于这个原因，网络覆盖。你可以检查一下，这里。

你可以清楚地看到，像英欣或英马拉蒂这样的小数据集，val-loss在30年代之后就会增加。在network loss减少、val_loss增加的情况下运行更多的网络是没有意义的。LSTM的情况也是一样的。

在这里，您需要用于小型数据集的param tuning。

以下是一些可以帮助您的链接：

票数 4

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/56801148

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