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Keras可视化LSTM

本文中,我们不仅将在Keras构建文本生成模型,还将可视化生成文本时某些单元格正在查看的内容。就像CNN一样,它学习图像的一般特征,例如水平和垂直边缘,线条,斑块等。...类似,“文本生成”,LSTM则学习特征(例如空格,大写字母,标点符号等)。LSTM层学习每个单元的特征。 我们将使用Lewis Carroll的《爱丽丝梦游仙境》一书作为训练数据。...步骤1:导入所需的库 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout...步骤6:后端功能以获取中间层输出 正如我们在上面的步骤4看到的那样,第一层第三层是LSTM层。我们的目标是可视化第二LSTM层(即整个体系结构的第三层)的输出。...这表示单元格预测时要查找的内容。如下所示,这个单元格对引号之间的文本贡献很大。 引用句中的几个单词后激活了单元格435。 对于每个单词的第一个字符,将激活单元格463。

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Keraspredict()方法predict_classes()方法的区别说明

1 predict()方法 当使用predict()方法进行预测时,返回值是数值,表示样本属于每一个类别的概率,我们可以使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签...2 predict_classes()方法 当使用predict_classes()方法进行预测时,返回的是类别的索引,即该样本所属的类别标签。以卷积神经网络的图片分类为例说明,代码如下: ?...补充知识:kerasmodel.evaluate、model.predictmodel.predict_classes的区别 1、model.evaluate 用于评估您训练的模型。...3、keras中有两个预测函数model.predict_classes(test) model.predict(test)。...以上这篇对Keraspredict()方法predict_classes()方法的区别说明就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Keras vs tf.keras: TensorFlow 2.0有什么区别?

导读 本文中,您将发现Kerastf.keras之间的区别,包括TensorFlow 2.0的新增功能。 万众期待的TensorFlow 2.0于9月30日正式发布。...本教程的其余部分,我将讨论Keras,tf.kerasTensorFlow 2.0版本之间的相似之处,包括您应注意的功能。 ?...本教程的第一部分,我们将讨论KerasTensorFlow之间相互交织的历史,包括他们共同的受欢迎程度如何相互滋养,彼此成长滋养,从而使我们走向今天。...TensorFlow v1.10.0引入了tf.keras子模块,这是将Keras直接集成TensorFlow包本身的第一步。...TensorFlow 2.0的模型网络层子类化(Model and layer subclassing ) TensorFlow 2.0tf.keras为我们提供了三种单独的方法来实现我们自己的自定义模型

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Android 子线程更新UI的几种方法示例

本文介绍了Android 子线程更新UI的几种方法示例,分享给大家,具体如下: 方式一:HandlerMessage ① 实例化一个Handler并重写handlerMessage()方法 private...setText("点击安装"); break; case 2: button1.setText("打开"); break; } }; }; ② 子线程获取或创建消息...} }); 方式三:子线程调用View的post()方法 myView.post(new Runnable() { @Override public void run()...{ // 更新UI myView.setText(“更新UI”); }}); 方式四:子线程调用View.PostDelayed(Runnabe,long) 对方式三对补充,long...参数用于制定多少时间后运行后台进程 方式五:Handler的post()方法 ① 创建一个Handler成员变量 private Handler handler = new Handler(); ② 子线程调动

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KerasCNN联合LSTM进行分类实例

如何将不同的模型联合起来(以cnn/lstm为例) 可能会遇到多种模型需要揉在一起,如cnnlstm,而我一般keras框架下开局就是一句 model = Sequential() 然后model.add...以下示例代码是将cnnlstm联合起来,先是由cnn模型卷积池化得到特征,再输入到lstm模型得到最终输出 import os import keras os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL...lstm是串联即cnn输出作为lstm的输入,一条路线到底 如果想实现并联,即分开再汇总到一起 可用concatenate函数把cnn的输出端lstm的输出端合并起来,后面再接上其他层,完成整个模型图的构建...g2=concatenate([g,dl2],axis=1) 总结一下: 这是keras框架下除了Sequential另一种函数式构建模型的方式,更有灵活性,主要是模型最后通过 model=Model...(input=inp,outputs=den2)来确定整个模型的输入输出 以上这篇KerasCNN联合LSTM进行分类实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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python动态导入文件的方法

1.简介在实际项目中,我们可能需要在执行代码的过程动态导入包并执行包的相应内容,通常情况下,我们可能会将所需导入的包及对象以字符串的形式传入,例如test.test.run,下面将介绍如何动态导入。...假设存在如下包:图片其中test.py的内容如下:count = 1def run(): print("run")下面,我们将使用test.test2.run来动态导入run方法一、使用内置的import...fromlist: 控制导入的包,例_import__('a.B',…)fromlist为空时返回包a,但在fromlist不为空时,返回其子模块B,理论上只要fromlist不为空,则导入的是整个的...exec的参数。...补充关于importlib模块,还有一个方法我们需要去注意一下,就是reload方法,但我们代码执行过程动态的修改了某个包的内容时,想要立即生效,可以使用reload方法去重载对应的包即可。

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Python不同目录下导入模块的方法

python不同层级目录import模块的方法 使用python进行程序编写时,经常会调用不同目录下的模块及函数。本篇博客针对常见的模块调用讲解导入模块的方法。 ---- 1....---- 补充__init__.py python模块的每一个包,都有一个__init__.py文件(这个文件定义了包的属性方法)然后是一些模块文件子目录,假如子目录也有__init__....__init__.py 文件定义了包的属性方法。其实它可以什么也不定义;可以只是一个空文件,但是必须存在。...如果 __init__.py 不存在,这个目录就仅仅是一个目录,而不是一个包,它就不能被导入或者包含其它的模块嵌套包。 __init__.py 还有一个重要的变量,叫做__all__。...”,也就是这样: from lib import * 这时 import 就会把注册包__init__.py 文件 __all__ 列表的子模块子包导入到当前作用域中来。

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kerasmodel.fit_generator()model.fit()的区别说明

首先Keras的fit()函数传入的x_trainy_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便,但是如果我们数据量很大,那么是不可能将所有数据载入内存的,必将导致内存泄漏,这时候我们可以用...每次梯度更新的样本数。如果未指定,默认为 32。 epochs: 整数。训练模型迭代轮次。一个轮次是整个 x y 上的一轮迭代。...验证数据是混洗之前 x y 数据的最后一部分样本。...callbacks: keras.callbacks.Callback 实例的列表。训练时调用的一系列回调函数。...fit函数的时候,需要有batch_size,但是使用fit_generator时需要有steps_per_epoch 以上这篇kerasmodel.fit_generator()model.fit

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keras 获取张量 tensor 的维度大小实例

进行keras 网络计算时,有时候需要获取输入张量的维度来定义自己的层。但是由于keras是一个封闭的接口。因此调用由于是张量不能直接用numpy 里的A.shape()。这样的形式来获取。...这里需要调用一下keras 作为后端的方式来获取。当我们想要操作时第一时间就想到直接用 shape ()函数。其实keras 真的有shape()这个函数。...补充知识:获取Tensor的维度(x.shapex.get_shape()的区别) tf.shape(a)a.get_shape()比较 相同点:都可以得到tensor a的尺寸 不同点:tf.shape...()a 数据的类型可以是tensor, list, array a.get_shape()a的数据类型只能是tensor,且返回的是一个元组(tuple) import tensorflow as...x_shape)# AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_shape' 或者a.shape.as_list() 以上这篇keras

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