RNN 添加存储器单元以存储可在当前计算中使用的先前输入和输出。...在下一章中，我们将学习如何构建和训练时间序列数据的 RNN 模型。 七、TensorFlow 和 Keras 中的用于时间序列数据的 RNN 时间序列数据是一系列值，以不同的时间间隔记录或测量。...作为序列，RNN 架构是从这些数据训练模型的最佳方法。在本章中，我们将使用示例时间序列数据集来展示如何使用 TensorFlow 和 Keras 构建 RNN 模型。...我们将在本章中介绍以下主题： 航空公司乘客（airpass）时间序列数据集： 描述和下载数据集 可视化数据集 在 TensorFlow 中预处理 RNN 的数据集 TensorFlow 中用于时间序列数据的...用于 Keras RNN 模型的数据集预处理 与使用较低级别 TensorFlow 类和方法构建相比，在 Keras 中构建 RNN 网络要简单得多。
不过你仍然需要弄清楚如何分解并解决问题，这也很有趣，不是吗？ 分布式资源训练（比如云）。在v0.8版本中，已经支持了分布式训练。 支持队列，在运算图上进行数据加载和预处理等操作。...在UNIX/Linux下，我喜欢使用命令tail -f 来监测命令行任务的输出，做快速明智的检查。...TensorFlow在多GPU上和“编译”时间上更胜一筹。 缺少数据摄取权威样例。 TensorFlow文档和样例集中于使用一些著名的学术数据集来演示各种特性和功能。...在学习一个新的深度学习框架时，处理张量输入和形状会是一大绊脚石，所以给出一些处理凌乱输入数据（怪异的形状，填充，分布，标记化等）的样例可以为将来开发者/工程师解决许多问题。...例如，在给GPU输入数据之前，使用多线程获取并预处理批量数据，那么GPU就不会等待这些操作。
总之，只要你的数据是有顺序的，就可以使用RNN，比如人类说话的顺序，电话号码的顺序，图像像素排列的顺序，ABC字母的顺序等。...同时，语言模型可以用于评估一个句子出现的可能性，这对机器翻译而言也是非常重要的（因为高概率的句子通常是正确的）。 RNN机器翻译： 输入和输出分别两个，对应的是中文和英文，如下图所示。...由于MNIST数据集是Keras或TensorFlow的示例数据，所以我们只需要下面一行代码，即可实现数据集的读取工作。如果数据集不存在它会在线下载，如果数据集已经被下载，它会被直接调用。...Tensorflow如何保存神经网络参数 十二.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow分类案例 十三.如何评价神经网络、loss曲线图绘制、图像分类案例的F值计算 十四.循环神经网络...地势坤，君子以厚德载物。 真诚地感谢您关注“娜璋之家”公众号，也希望我的文章能陪伴你成长，希望在技术路上不断前行。文章如果对你有帮助、有感悟，就是对我最好的回报，且看且珍惜！
实战代码 下面我们就将利用TensorFlow来构建一个基础的Seq2Seq模型，通过向我们的模型输入一个单词（字母序列），例如hello，模型将按照字母顺序排序输出，即输出ehllo。...在这里，我们使用TensorFlow中的tf.contrib.layers.embed_sequence来对输入进行embedding。...1. target数据处理 我们的target数据有两个作用： 在训练过程中，我们需要将我们的target序列作为输入传给Decoder端RNN的每个阶段，而不是使用前一阶段预测输出，这样会使得模型更加准确...我们首先需要对target端的数据进行一步预处理。在我们将target中的序列作为输入给Decoder端的RNN时，序列中的最后一个字母（或单词）其实是没有用的。...至此，我们完成了整个模型的构建与数据的处理。接下来我们对模型进行训练，我定义了batch_size=128，epochs=60。训练loss如下： 模型预测 我们通过实际的例子来进行验证。
训练时间（s）：CNN（VGG-style，32bit）在 CIFAR-10 上执行图像识别任务 该模型的输入是标准 CIFAR-10 数据集（包含 5 万张训练图像和 1 万张测试图像），均匀地分成...训练时间（s）：RNN (GRU) 在 IMDB 数据集上执行情感分析任务 模型输入为标准 IMDB 电影评论数据集（包含 25k 训练评论和 25k 测试评论），均匀地分为两类（积极／消极）。...匹配形状：在 cuDNN 上运行时，为 CNN 匹配 NCHW 的原始 channel-ordering、为 RNN 匹配 TNC 可以削减浪费在重塑（reshape）操作上的时间，直接进行矩阵乘法。...原始生成器：使用框架的原始生成器，增强和预处理（例如 shuffling）通过多线程进行异步处理，实现加速。 5....该 repo 只是为了展示如何在不同的框架上构建相同的网络，并对这些特定的网络评估性能。
一、简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识，也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能，本篇就将对如何利用tensorflow，在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务...，若你对RNN及LSTM不甚了解，请移步上一篇数据科学学习手札39; 二、数据说明及预处理 2.1 数据说明 我们本文使用到的第一个数据来自R中自带的数据集AirPassengers，这个数据集记录了...Box & Jenkins航空公司1949-1960年共144个观测值（对应每个月的国际航线乘客数），是一个经典的时间序列数据集，你可以从R中导出或去uci的网站下载； 2.2 数据预处理 我们都知道...，RNN最终经由tanh激活后输出的值位于[-1,1]内，若为分类任务则可以经由softmax进行处理，但我们这里要做的是对连续数值的预测，因此需要的输出即为tanh的输出，因此需要将原始数据进行尺度放缩...； 三、模型建立及训练 数据预处理部分： 这一部分，我们完成原始数据的导入和预处理，为了配合之后的采样过程，这里选择列表作为预处理后原始数据的储存对象： import numpy as np import
- 数据预处理：加载数据、转换数据、分割数据 mini-batch - 模型构建：输入层，LSTM 层，输出层，训练误差，loss，optimizer - 模型训练：设置模型参数对模型进行训练 - 生成新文本...首先我们来进行数据的加载与编码转换。由于我们是基于字符（字母和标点符号等单个字符串，以下统称为字符）进行模型构建，也就是说我们的输入和输出都是字符。...对原文进行转码后的列表 encoded 完成了前面的数据预处理操作，接下来就是要划分我们的数据集，在这里我们使用 mini-batch 来进行模型训练，那么我们要如何划分数据集呢？...经过上面的步骤，我们已经完成了对数据集的预处理。下一步我们开始构建模型。 二....上面的代码中，我并没有使用 tf.contrib.rnn 模块，是因为我在使用远程 floyd 的 GPU 运行代码时候告诉我找不到这个模块，可以用 tf.nn.run_cell.BasicLSTMCell
实战代码 下面我们就将利用TensorFlow来构建一个基础的Seq2Seq模型，通过向我们的模型输入一个单词（字母序列），例如hello，模型将按照字母顺序排序输出，即输出ehllo。...数据集 数据集包括source与target： - source_data: 每一行是一个单词 - target_data: 每一行是经过字母排序后的“单词”，它的每一行与source_data中每一行一一对应...在这里，我们使用TensorFlow中的tf.contrib.layers.embed_sequence来对输入进行embedding。...1. target数据处理 我们的target数据有两个作用： 在训练过程中，我们需要将我们的target序列作为输入传给Decoder端RNN的每个阶段，而不是使用前一阶段预测输出，这样会使得模型更加准确...我们首先需要对target端的数据进行一步预处理。在我们将target中的序列作为输入给Decoder端的RNN时，序列中的最后一个字母（或单词）其实是没有用的。我们来用下图解释： ?
前一篇讲解了TensorFlow如何保存变量和神经网络参数，通过Saver保存神经网络，再通过Restore调用训练好的神经网络。...RNN图像识别： 此时有一张图片输入X，N张对应的输出。 RNN机器翻译： 输入和输出分别两个，对应的是中文和英文，如下图所示。...由于MNIST数据集是TensorFlow的示例数据，所以我们只需要下面一行代码，即可实现数据集的读取工作。如果数据集不存在它会在线下载，如果数据集已经被下载，它会被直接调用。...权重和偏置包括输入和输出值，需要注意其设置的形状。...RNN定义分别对应三层，X输入、Cell为中心计算、H为最终输出，需要注意数据形状的变化。
支持用户提供的ClusterSpec’s，并把其分配给所有的工作者，以确保能创建动态的TensorFlow集群。 8. TensorFlow C 数据库现在在Windows可用。 9....原始的 tf.nn.rnn 功能现在变成了 tf.nn.static_rnn, 双向的数据和状态存储数据rnn功能现在有备移回tf.nn 命名区。...有一些无效的wrapper，需要经常进行替换，在rnn的预处理和后处理阶段，用所谓的embedding_lookup 或 layers.dense进行替换。...弃用 TensorFlow 1.2 可能是我们最后一次使用 cuDNN 5.1 构建。从 TensorFlow 1.3 开始，我们将尝试使用 cuDNN 6.0 构建所有与构建的二进制文件。...Bug 修复及其他改变 在Python，类型属性上的 Operation.get_attr 恢复了类型的 Python DType版本，以匹配预期的 get_attr文档，而不是protobuf枚举。
首先，会介绍如何使用注意力机制提升基于RNN的编码器-解码器架构的性能，然后会完全摒弃RNN，介绍只使用注意力的架构，被称为Transformer（转换器）。...不能大论角色，该怎么处理这种序列式的数据集呢？ 如何切分序列数据集 避免训练集、验证集、测试集发生重合非常重要。例如，可以取90%的文本作为训练集，5%作为验证集，5%作为测试集。...但是，不能直接使用嵌套数据集来训练，因为模型要的输入是张量，不是数据集。因此，必须调用flat_map()方法：它能将嵌套数据集转换成打平的数据集。...下一章，我们会学习用自编码器，以无监督的方式学习深度表征，并用生成对抗网络生成图片及其它内容！ 练习 有状态RNN和无状态RNN相比，优点和缺点是什么？...为什么使用编码器-解码器RNN，而不是普通的序列到序列RNN，来做自动翻译？ 如何处理长度可变的输入序列？长度可变的输出序列怎么处理？ 什么是集束搜索，为什么要用集束搜索？
这一篇以 NLP 领域的 RNN 语言模型（RNN Language Model，RNN LM）为实验任务，对比如何使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 两个平台实现序列模型。...这一篇中我们会看到 PaddleFluid 和 TensorFlow 在处理序列输入时有着较大的差异：PaddleFluid 默认支持非填充的 RNN 单元，在如何组织 mini-batch 数据提供序列输入上也简化很多...以词向量序列为输入，使用 RNN 模型（可以选择LSTM或者GRU），计算输入序列到 t 时刻的编码 ht。 3. softmax 层以 ht 为输入，预测下一个最可能的词 ? 的概率 ? 。...和 ? 计算误差信号。 PTB数据集介绍 至此，介绍完 RNN LM 模型的原理和基本结构，下面准备开始分别使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来构建我们的 训练任务。...Fluid 中输入、输出，网络中的可学习参数全部统一使用 LoDTensor（n-dimension array）表示，对非序列数据，LoD 信息为空。
现在，您可以准备自己的数据集并执行其他一些预测分析。下一个示例是关于产品和电影评论数据集的情感分析。我们还将了解如何使用 LSTM 网络开发更复杂的 RNN。...在这里，我提供了每个函数及其功能的代码。 该类的构造器初始化数据预处理器。此类提供了一个接口，用于将数据加载，预处理和拆分为训练，验证和测试集。...我们看到了如何使用具有高时间依赖性的数据进行预测。我们看到了如何开发几种真实的预测模型，使用 RNN 和不同的架构变体使预测分析更容易。我们从 RNN 的理论背景开始。...这些论文解释了如何将现有数据转换为特征丰富的数据集，以及如何在数据集上实现 FM。因此，研究人员正在尝试使用 FM 来开发更准确和更强大的 RE。...数据集描述 例如，我将使用 RecSys 2015 挑战数据集来说明如何拟合 FM 模型以获得个性化推荐。该数据包含电子商务网站的点击和购买事件，以及其他项目类别数据。
/ 双向循环神经网络示例 使用TensorFlow 2.0构建双向循环神经网络。...MNIST 数据集概述 此示例使用手写数字的MNIST数据集。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。...'out': tf.Variable(tf.random_normal([num_classes])) } def BiRNN(x, weights, biases): # 准备数据形状以符合...rnn函数要求 # 当前数据输入形状: (batch_size, timesteps, n_input) # 要求的形状: 形状为'timesteps'个张量的列表 (batch_size...dtype=tf.float32) except Exception: # 旧的TensorFlow版本只返回输出，而不是状态 outputs = rnn.static_bidirectional_rnn
【新智元导读】谷歌日前推出深度学习动态图计算工具 TensorFlow Fold，可以根据不同结构的输入数据建立动态的计算图，简化训练阶段输入数据的预处理过程，提升系统运行效率。...能否利用这种加速能力常常就是一次训练几个小时还是几周的区别，也是决定一个项目能不能做的关键。 然而，并不是所有项目的数据都可以预处理成相同的形状和尺寸。...动态计算图问题之一的多结构输入问题的高效计算问题一旦解决，就会大大促进树状网络甚至更复杂模型和数据集的发展。...以静制动：巧妙的Dynamic Batching算法 TensorFlow Fold解决问题的核心技术叫Dynamic Batching，这个技术能够构建一个能够模拟任意形状和大小的动态计算图的静态图，...Block有明确的一个输入类型和一个输出类型，包括： ? ：来着编程语言如Python中元素，比如字典等； ? ：拥有数据类型和形状的TensorFlow基本模块； ?
相反，它会提示我们去检查想要的匹配（？），以确保我们正在比较的是相同的模型架构。...测试结果（2017年11月24日） 在CIFAR-10数据集上训练CNN（VGG类型）网络 性能对比- 图像识别 该模型的输入是标准的CIFAR-10数据集，包含五万个训练图像和一万个测试图像，均匀分布在...- 自然语言处理（情感分析） 这个模型的输入是标准的IMDB电影评论数据集，包含两万五千个训练评论和两万五千个测试评论，统一分为2个等级（正面/负面）。...对于我们会进行的输入输出活动以及可能在运行中进行预处理和数据增强的情况，自定义的生成器将对性能产生更大的影响。...函数） 数据类型的假设可能是不同的-例如，我曾经试着用float32和int32类型来初始化X和Y。
此外，这个教程还提供了完全动态的 seq2seq API（与 TensorFlow 1.2 一起发布），旨在使构建 seq2seq 模型更加简洁： 使用tf.contrib.data中新的输入管道轻松读取和预处理动态大小的输入序列...API 实践——构建一个以注意力为基础的NMT模型 提示与技巧 构建训练，评估和推理图 数据输入管道 更好的NMT模型的其他细节...最后，我们将提供一些提示和技巧，以构建最佳性能的 NMT 模型（包括训练速度和翻译质量），例如 TensorFlow 的最佳实践（batching, bucketing），bidirectional RNN...这两个RNN原则上可以共享相同的权重; 但是，在实践中，我们经常使用两种不同的RNN参数（这些模型在拟合大型训练数据集时做得更好）。编码器RNN使用零向量作为起始状态，构建如下： ?...我们在这里使用的所有数据可以在下面网址找到：https：//nlp.stanford.edu/projects/nmt/。我们将使用tst2012作为dev数据集，tst2013作为测试数据集。
就有监督学习而言，通常我们需要准备好具有映射关系的数据集：X和Y。这里我们事先只有周杰伦的歌词文本，它是一个整体，如何确定X和Y？...这就是我们划分数据集为X和Y的原理。一般情况下，数据需要划分为训练集和测试集，由于时间的缘故，这里我没有划分测试集了。...当我们把数据预处理做好了，接下来就是构建模型了，构建模型主要是围绕seq2seq模型，而在编码器和解码器部分，我们可以自由构造，如可以选择不同的rnn_cell，或者选择不同的层数、神经元个数，具体情况因数据量大小而定...并得到最终的输出以及最后一个隐含状态； 将输出数据经过softmax层得到概率分布，并且得到误差函数，确定梯度下降优化器； 由于tensorflow提供的rnncell共有三种，分别是RNN、GRU、...，即拿上一时刻的state以及上一时刻输出probs中的最佳单词作为下一时刻的输入，那么给定了一个所有单词的概率分布probs，该时刻的最佳单词如何定义呢？
随着深度学习的发展以及RNN、CNN的陆续出现，特征向量的构建将会由网络自动完成，因此我们只要将文本的向量表示输入到网络中就能够完成自动完成特征的构建与分类过程。.../ 这篇文章的，CNN的结构和实现细节在这篇文章均有详述，在此我就不运相同的内容了，在请务必精读这篇文章。...2 训练数据 2.1 中文垃圾邮件数据集 说明：对TREC06C进行了简单的清洗得到，以utf-8格式存储 下载地址： 百度网盘 https://pan.baidu.com/s/1i4HaYTB#...4.2 训练步骤 在预处理阶段得到了x和y, 接下来将x 和 y 按照一定比例分成训练集train_x, train_y和测试 http://lib.csdn.net/base/softwaretest...因为数据集并没有标准的训练集和测试集，本文只是按照0.1的比例进行了简单的分割，且并没有对一些重复的文档进行筛选，所以准确率能够达到99%左右。
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