为什么要在TensorFlow中使用state_saving_rnn()函数？
在TensorFlow中使用state_saving_rnn()函数的原因是为了实现循环神经网络（RNN）模型的状态保存和恢复。RNN是一种能够处理序列数据的神经网络模型，它具有记忆能力，可以在处理序列数据时保留之前的状态信息。
state_saving_rnn()函数提供了一种方便的方式来保存和恢复RNN模型的状态，以便在训练过程中进行中断和恢复，或者在训练完成后进行模型的部署和使用。通过保存和恢复RNN模型的状态，可以避免重新训练模型，节省时间和计算资源。
使用state_saving_rnn()函数的优势包括：
- 简化模型的状态保存和恢复过程：state_saving_rnn()函数封装了状态保存和恢复的细节，使得开发者可以更方便地使用RNN模型。
- 提高训练效率：通过保存模型的状态，可以在训练过程中进行中断和恢复，避免重新训练模型，节省时间和计算资源。
- 支持模型的部署和使用：保存模型的状态后，可以将模型部署到生产环境中进行实时预测或推理。
state_saving_rnn()函数适用于各种应用场景，包括但不限于：
- 语言模型：用于生成文本、翻译、语音识别等任务。
- 时间序列预测：用于股票预测、天气预测、交通流量预测等任务。
- 序列标注：用于命名实体识别、词性标注、情感分析等任务。
- 机器翻译：用于将一种语言翻译成另一种语言。
- 语音合成：用于将文本转换成语音。
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__init__(
cell,
input_keep_prob=1.0,
output_keep_prob=1.0,
state_keep_prob=1.0,
variational_recurrent=False,
input_size=None,
dtype=None,
seed=None
)
。
cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(state_size, state_is_tuple=True)
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[
[x1, x2, x3, .....x40, x41],
...
[x1, x2, x3, .....x40, x41]
]
[
[0, 1, 0, 0, 0],
...
[0, 0, 1, 0, 0]
]
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c
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import numpy as np
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num_units = 2
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使用经过训练的RNN进行预测时出现“内核已使用”错误
python、tensorflow、lstm、prediction、rnn
感谢您对这个问题的研究！
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# Variables
x = tf.placeholder("float", [265, 30])
y = tf.placeholder("float", [265, 5])
weights = {
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, y_size]))
}
biases = {
'out
浏览 0提问于2018-09-03得票数 0
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tensorflow rnn模型路径
python、machine-learning、tensorflow
我已经使用Tensorflow训练了语言模型，如本所示
为了进行训练，我使用了以下命令。
bazel-bin/tensorflow/models/rnn/ptb/ptb_word_lm --data_path=./simple-examples/data/ --model small
训练是成功的，最后的o/p如下。
Epoch: 13 Train Perplexity: 37.196
Epoch: 13 Valid Perplexity: 124.502
Test Perplexity: 118.624
但我仍然对训练模型存储在哪里以及如何使用它感到困惑。
浏览 9提问于2015-11-29得票数 2
1回答
从经过训练的神经网络创建实时运行模型的最佳实践
python、tensorflow、machine-learning、deep-learning、neural-network
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假设我在python (或任何其他nn框架)中使用tensorflow，我已经成功地训练了具有n个隐藏层的神经网络。在这一点上，我得到了权重和偏差的值。在这一点上，我想在生产中使用nn模型。
据我理解，在production中运行模型并不是最好的实践，因为它实际上太慢了(python)，而且这样做很笨重(如果我错了，请纠正我)。
因此，我想用C#或C++ (或任何其他语言)重新创建nn模型，是否需要根据每个神经元的权重和偏倚在代码中重新创建每一层的所有数学？
问题：
我从
浏览 3提问于2021-01-25得票数 0
1回答
如何实时实现Keras中的前向传递？
tensorflow、keras、recurrent-neural-network
我试图在实时运行的应用程序中运行一个在Keras中受过训练的RNN。在递归网络中的“时间”(它是一个LSTM)这里是数据被接收时的实际时刻。
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在Keras中有什么方法可以这样做吗?还是我需要深入到Tensorflow并在那里实现操作？
浏览 1提问于2018-03-16得票数 4
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import tensorfl
浏览 53提问于2019-10-30得票数 9
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为什么Keras接受model.evaluate的批处理大小选项？
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浏览 1提问于2020-05-21得票数 1
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