如何在Tensorflow中使RNN单元的权重不可训练？

在Tensorflow中，可以通过设置RNN单元的权重为不可训练来实现。具体的方法是使用tf.stop_gradient函数来停止梯度的传播，从而使权重不可训练。

以下是实现的步骤：

导入Tensorflow库：

import tensorflow as tf

定义RNN单元：

rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=hidden_size)

定义输入数据和初始状态：

inputs = tf.placeholder(shape=(batch_size, sequence_length, input_size), dtype=tf.float32)
initial_state = rnn_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)

使用tf.stop_gradient函数停止梯度传播：

outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(rnn_cell, inputs, initial_state=initial_state)
final_state = tf.stop_gradient(final_state)

通过在最后一步使用tf.stop_gradient函数，我们可以将RNN单元的权重设置为不可训练，从而在训练过程中不会更新这些权重。

这样，我们就成功地使RNN单元的权重不可训练了。

请注意，这只是一种方法，具体使用哪种方法取决于您的需求和实际情况。

相关·内容

Seq2Seq模型

图片中的每一个方框代表RNNs中的一个单元，最常见的是GRU单元或者LSTM单元（关于这些单元的解释请看RNN Tutorial）。编码器和解码器可以共享权重或者更加常见的使用一组不同的参数。...在解码器当中使用了注意力机制的多层LSTM单元的seq2seq网络看起来是这样滴： ?...参数“cell”是tf.contrib.rnn.RNNCell类中的一个实例，其决定模型内部将使用哪一种RNN单元。你可以使用诸如GRU单元或者LSTM单元这类已经存在的单元，也可以手动实现。...当训练模型的输出词典很大的时候，也即num_decoder_symbols 很大的时候，那么存储如此大的张量是不可行的。...为了覆盖logits，我们需要乘上权重矩阵并且加上偏置，如seq2seq_model.py文件中124-126行所示： if output_projection is not None: for b

1.1K10 0

学界 | 新型循环神经网络IndRNN：可构建更长更深的RNN（附GitHub实现）

分别为当前输入的权重、循环输入以及神经元偏差，σ 是神经元的逐元素激活函数，N 是该 RNN 层中神经元的数目。由于循环权重矩阵不断相乘，RNN 的训练面临着梯度消失和梯度爆炸的问题。...然而，在这些变体中使用双曲正切和 Sigmoid 函数作为激活函数会导致网络层的梯度衰减。因此，构建和训练基于 RNN 的深度 LSTM 或 GRU 其实存在困难。...此外，现有的 RNN 模型在 ( 1 ) 中使用相同的 ? ，其中的循环连接连通所有神经元。...这使得解释和理解已训练的神经元 (如每个神经元响应哪种模式) 的作用变得困难，因为单个神经元 [18] 的输出的简单可视化很难在不考虑其它神经元的情况下确定一个神经元的功能。...实验结果表明，本文中的 IndRNN 能够处理很长的序列 (超过 5000 个时间步)，可以用来构建很深的网络 (实验中使用了 21 层)，并且经过训练还可以更加鲁棒。

1.1K5 0

RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。...在常规的 RNN 中，小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘，并且梯度逐渐减小到零——这种情况称为梯度消失问题。 LSTM 网络通常由通过层连接的内存块（称为单元）组成。...一般来说，门将前一时间步 ht-1 和当前输入 xt 的隐藏状态作为输入，并将它们逐点乘以权重矩阵 W，并将偏差 b 添加到乘积中。三个主要门：遗忘门：这决定了哪些信息将从单元状态中删除。...最后，标准化后的单元格状态乘以过滤后的输出，得到隐藏状态 ht 并传递给下一个单元格：加载必要的库和数据集 # 加载必要的包 library(keras) 或者安装如下： # 然后按如下方式安装 TensorFlow...时间步长：给定观察的单独时间步长。在此示例中，时间步长 = 1 特征：对于单变量情况，如本例所示，特征 = 1 批量大小必须是训练样本和测试样本大小的共同因素。

6980 0

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第14章循环神经网络

static_rnn()函数为每个输入调用单元工厂的__call __()函数，创建单元的两个副本（每个单元包含 5 个循环神经元的循环层），并具有共享的权重和偏置项，像前面一样。...任何在 EOS 后面的输出应该被忽略（我们将在本章稍后讨论）。好，现在你知道如何建立一个 RNN 网络（或者更准确地说是一个随着时间的推移而展开的 RNN 网络）。但是你怎么训练呢？...为预测时间序列而训练现在让我们来看看如何处理时间序列，如股价，气温，脑电波模式等等。在本节中，我们将训练一个 RNN 来预测生成的时间序列中的下一个值。...即便如此， RNN 在处理适中的长序列（如 100 输入序列）也在训练时表现的很慢。...在多个 GPU 上分配深层 RNN 的训练和执行的常见方式是什么？ Hochreiter 和 Schmidhuber 在其关于 LSTM 的文章中使用了嵌入式 Reber 语法。

7392 1

RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 ---- 简单的介绍时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。...在常规的 RNN 中，小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘，并且梯度逐渐减小到零——这种情况称为梯度消失问题。 LSTM 网络通常由通过层连接的内存块（称为单元）组成。...一般来说，门将前一时间步 ht-1 和当前输入 xt 的隐藏状态作为输入，并将它们逐点乘以权重矩阵 W，并将偏差 b 添加到乘积中。三个主要门：遗忘门：这决定了哪些信息将从单元状态中删除。...最后，标准化后的单元格状态乘以过滤后的输出，得到隐藏状态 ht 并传递给下一个单元格：加载必要的库和数据集 # 加载必要的包 library(keras) 或者安装如下： # 然后按如下方式安装 TensorFlow...时间步长：给定观察的单独时间步长。在此示例中，时间步长 = 1 特征：对于单变量情况，如本例所示，特征 = 1 批量大小必须是训练样本和测试样本大小的共同因素。

1.2K3 0

循环神经网络

如步骤2所示，构造函数里面设置模型超参数，权重和成本函数。...#B权重变量和输入占位符。 #C成本优化器（cost optimizer）。 #D辅助操作。接下来，我们使用TensorFlow的内置RNN模型，名为BasicLSTMCell。...LSTM单元的隐藏维度是通过时间的隐藏状态的维度。我们可以使用该rnn.dynamic_rnn函数处理这个单元格数据，以检索输出结果。...#B运行输入单元，获取输出和状态的张量。 #C将输出层计算为完全连接的线性函数。通过定义模型和成本函数，我们现在可以实现训练函数，该函数学习给定示例输入/输出对的LSTM权重。...如步骤4所示，你打开会话并重复运行优化器。另外，你可以使用交叉验证来确定训练模型的迭代次数。在这里我们假设固定数量的epocs。训练后，将模型保存到文件中，以便稍后加载使用。

9508 0

RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

本文约1700字，建议阅读5分钟本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。全文链接：http://tecdat.cn/?...在常规的 RNN 中，小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘，并且梯度逐渐减小到零——这种情况称为梯度消失问题。 LSTM 网络通常由通过层连接的内存块（称为单元）组成。...一般来说，门将前一时间步 ht-1 和当前输入 xt 的隐藏状态作为输入，并将它们逐点乘以权重矩阵 W，并将偏差 b 添加到乘积中。三个主要门：遗忘门：这决定了哪些信息将从单元状态中删除。...最后，标准化后的单元格状态乘以过滤后的输出，得到隐藏状态 ht 并传递给下一个单元格：加载必要的库和数据集 # 加载必要的包library(keras) 或者安装如下： # 然后按如下方式安装 TensorFlow...时间步长：给定观察的单独时间步长。在此示例中，时间步长 = 1。特征：对于单变量情况，如本例所示，特征 = 1。批量大小必须是训练样本和测试样本大小的共同因素。

5471 1

TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络

在左边部分中，x是神经网络的输入，U是输入层到隐藏层之间的权重矩阵，W是记忆单元到隐藏层之间的权重矩阵，V是隐藏层到输出层之间的权重矩阵，s是隐藏层的输出，同时也是要保存到记忆单元中，并与下一时刻的x一起作为输入...上式中，函数f(·)是隐藏层的激活函数，在TensorFlow中默认是tanh函数。参数U和W在前面介绍过，分别是输入层到隐藏层之间的权重矩阵和记忆单元到隐藏层之间的权重矩阵，参数b1是偏置项。...在神经网络刚开始训练的时候，记忆单元中没有上一个时刻的网络状态，这时候 ? 就是一个初始值。在得到隐藏层的输出后，神经网络的输出为： ?...图5 代码中使用的RNN网络结构在上面的示例代码中，我们用了一个如图5所示的简单循环神经网络。该网络结构输入层有两个单元，隐藏层有两个神经元，输出层一个神经元，所有的激活函数均为tanh函数。...这两种算法都是基于梯度下降，不同的是BPTT算法是通过反向传播的方式来更新梯度，而RTRL算法则是使用前向传播的方式来更新梯度。目前，在RNN的训练中，BPTT是最常用的参数更新的算法。

8283 1

超级网络

对于我们的动态超网络的实现，我们做了这样的工作，使得我们可以将超级长短期记忆单元插入任何写入使用tf.nn.rnn_cell对象的TensorFlow代码中，因为超级长短期记忆从这个抽象类继承而来。...例如，当我在维基百科数据集上使用我们的超级长短期记忆单元格时，我刚刚使用char-rnn-tensorflow并插入了用于训练和推理的研究模型。...以下是char-rnn-tensorflow在维基百科enwik8数据集上进行培训后，使用我们的超级长短期记忆模型生成的一段文字： 2.png 图：生成的文本，以及主要长短期记忆权重矩阵的权重改变活动的级别...将超级长短期记忆插入现有的TensorFlow代码，就像在递归神经网络，GRU和长短期记忆单元之间切换一样简单，因为我们使得超级长短期记忆只是一个tf.nn.rnn_cell.RNNCell被称为HyperLSTMCell...你也可以尝试插入HyperLSTMCell到char-rnn-tensorflow，或其他有趣的任务使用。

2.7K7 0

RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

p=251332017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测...长短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的循环神经网络 (RNN)，能够学习长期依赖关系。在常规的 RNN 中，小权重通过几个时间步一遍又一遍地相乘，并且梯度逐渐减小到零——这种情况称为梯度消失问题。...LSTM 网络通常由通过层连接的内存块（称为单元）组成。单元中的信息同时包含在单元状态 Ct 和隐藏状态 ht 中，并由称为门的机制通过 sigmoid 和 tanh 激活函数进行调节。...一般来说，门将前一时间步 ht-1 和当前输入 xt 的隐藏状态作为输入，并将它们逐点乘以权重矩阵 W，并将偏差 b 添加到乘积中。三个主要门：遗忘门：这决定了哪些信息将从单元状态中删除。...最后，标准化后的单元格状态乘以过滤后的输出，得到隐藏状态 ht 并传递给下一个单元格：加载必要的库和数据集# 加载必要的包library(keras)或者安装如下：# 然后按如下方式安装 TensorFlow

4762 0

三天速成 TensorFlow课件分享

教程第二天详细地讨论了卷积神经网络，它从 TensorFlow 的训练与构建技巧开始，解释了应用于神经网络的各种权重初始化方法、激活函数、损失函数、正则化和各种优化方法等。...该教程后一部分使用了大量的实现代码来解释前面我们所了解的循环神经网络基本概念，包括 TensorFlow 中单个循环单元的构建、批量输入与循环层的构建、RNN 序列损失函数的构建、训练计算图等。...TensorFlow 中最基本的单位是常量（Constant）、变量（Variable）和占位符（Placeholder）。常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。...创建 RNN 单元如下可知 TensorFlow 中一般可以创建 3 种 RNN 单元，即 RNN 单元、LSTM 单元和 GRU 单元 # RNN model rnn_cell = rnn_cell.BasicRNNCell...训练 RNN 这是最后一步，我们将打开一个 TensorFlow 会话完成模型的训练。

1.9K9 0

精选 25 个 RNN 问题

涉及序列的任务，如自然语言处理、语音识别和时间序列分析，非常适合 RNN。与其他神经网络不同，RNN 具有内部存储器，允许它们保留来自先前输入的信息，并根据整个序列的上下文做出预测或决策。...这两个问题都阻碍了 RNN 捕获长期依赖关系的能力，并使得有效训练网络变得具有挑战性。如何在 RNN 中解决这些问题？...另一方面，微调涉及采用预先训练的 RNN 并在特定作业或较小的数据集上进一步训练它。微调使预训练的表示适应目标任务的特定细微差别和要求，从而提高其性能。如何在生产环境中部署 RNN？...RNN 的用例：自然语言处理（NLP）：在自然语言处理任务（如语言翻译、情感分析、文本生成和语音识别）中使用 RNN。RNN 可以对文本数据的顺序性质进行建模，并有效地捕获上下文依赖关系。...因此，RNN 难以捕获长期依赖关系。在训练过程中，它也无法有效地利用来自遥远过去时间步长的信息。 RNN 使用的三种权重是什么？

1551 0

中国香港科技大学TensorFlow课件分享

教程第二天详细地讨论了卷积神经网络，它从 TensorFlow 的训练与构建技巧开始，解释了应用于神经网络的各种权重初始化方法、激活函数、损失函数、正则化和各种优化方法等。...该教程后一部分使用了大量的实现代码来解释前面我们所了解的循环神经网络基本概念，包括 TensorFlow 中单个循环单元的构建、批量输入与循环层的构建、RNN 序列损失函数的构建、训练计算图等。...第三步即更新权重并获取返回值，这个一般是控制训练过程与获得最终的预测结果。...创建 RNN 单元如下可知 TensorFlow 中一般可以创建 3 种 RNN 单元，即 RNN 单元、LSTM 单元和 GRU 单元 # RNN model rnn_cell = rnn_cell.BasicRNNCell...训练 RNN 这是最后一步，我们将打开一个 TensorFlow 会话完成模型的训练。

3.1K2 0

【值得收藏的深度学习思维导图】全面梳理基本概念与11大模型关系

【新智元导读】作者dformoso在Github上放出了自己绘制的深度学习思维导图，共有三张：基本概念、架构和TensorFlow。...反向传播算法这是在人工神经网络用于计算每个神经单元在接受一批数据后带来的误差的影响的一种方法，它计算损失函数的梯度，通常在梯度下降优化算法中使用。...它也被称为误差的反向传播，因为误差是在输出中进行计算，然后通过神经网络曾反向分布。 ? 3. 学习率神经网络通常根据权重由梯度下降进行训练。...5.权重初始化，分为三种：全零初始化、少量随机数字初始化和变量校准初始化。 ? 6. 神经单元 ? 7. 输入层 ? 8. 隐藏层 ? 9. 巴斯正则化 ? 10....RNN（循环），可以使用网络内部的记忆，来处理连续的输入。 ? 7. RNN（递归） ? 7. 策略：参数初始化和优化 ? TensorFlow ?

1.7K3 0

中国香港科技大学TensorFlow课件分享

教程第二天详细地讨论了卷积神经网络，它从 TensorFlow 的训练与构建技巧开始，解释了应用于神经网络的各种权重初始化方法、激活函数、损失函数、正则化和各种优化方法等。...该教程后一部分使用了大量的实现代码来解释前面我们所了解的循环神经网络基本概念，包括 TensorFlow 中单个循环单元的构建、批量输入与循环层的构建、RNN 序列损失函数的构建、训练计算图等。...第三步即更新权重并获取返回值，这个一般是控制训练过程与获得最终的预测结果。...创建 RNN 单元如下可知 TensorFlow 中一般可以创建 3 种 RNN 单元，即 RNN 单元、LSTM 单元和 GRU 单元 # RNN model rnn_cell = rnn_cell.BasicRNNCell...训练 RNN 这是最后一步，我们将打开一个 TensorFlow 会话完成模型的训练。

4.6K12 0

最基本的25道深度学习面试问题和答案

最常见的神经网络由三个网络层组成: 输入层隐藏层(这是最重要的一层，在这里进行特征提取，并进行调整以更快地训练和更好地运行) 输出层神经网络用于深度学习算法，如CNN, RNN, GAN等。...我们通过神经网络将错误向后推并在不同的训练函数中使用它。 8、什么是梯度下降? 梯度下降是一种最小化成本函数或最小化误差的最优算法。目的是找到一个函数的局部全局极小值。...18、如何在网络中初始化权值? 一般情况下都使用随机初始化权值。不能将所有权重初始化为0，因为这将使您的模型类似于线性模型。所有的神经元和每一层都执行相同的操作，给出相同的输出，使深层网络无用。...它有选择地更新单元状态值。网络决定当前状态的哪一部分可以输出。 22、什么是梯度消失和梯度爆炸? 在训练RNN时，你的斜率可能会变得太小或太大;这使得训练非常困难。...那个熟悉说那个就可以了比如常用Pytorch，但是因为有些实现是Tensorflow的所以需要看代码所以对Tensorflow也了解一些，不要说谁好谁坏，因为很容易落入圈套，万一你说Tensorflow

6971 0

LSTM、GRU与神经图灵机：详解深度学习最热门的循环神经网络

RNN 研究如何在一系列高难度问题上实现了当前最佳的表现。...在有噪声的、不可压缩的输入序列存在，而没有短时间滞后能力的损失时，这是真实的。...输出权重冲突：只要一个单元的输出是非零的，那么这个单元的输出连接的权重就将吸引在序列处理过程中生成的有冲突的权重更新信号。...LSTM RNN 架构将简单 RNN 的计算用作内部记忆单元（状态）的中间候选项。门控循环单元（GRU）RNN 将 LSTM RNN 模型的门控信号减少到了 2 个。...RNN 研究如何在一系列高难度问题上实现了当前最佳的表现。 ?

1.4K10 1

Python 元学习实用指南：1~5

首先，我们将了解什么是关系网络以及如何在单样本，少样本和零样本学习设置中使用它，然后，我们将学习如何使用 TensorFlow 建立关系网络。...在本章的后面，我们将学习匹配网络以及如何在少样本学习中使用它们。我们还将看到在匹配网络中使用的不同类型的嵌入函数。在本章的最后，我们将看到如何在 Tensorflow 中构建匹配的网络。...如您所见，嵌入函数f将查询集以及支持集嵌入作为输入： TensorFlow 中的匹配网络现在，我们将逐步了解如何在 TensorFlow 中构建匹配的网络。我们将在最后看到最终代码。...我们最终的权重向量是权重上的 softmax，即：我们的读取向量是权重w[t]^r和存储矩阵M[t]的线性组合，如下所示：让我们看看如何在 TensorFlow 中构建它。...我们还了解了 MANN 如何使用最近最少使用的访问方法来克服 NTM 的缺点。在下一章中，我们将学习模型不可知元学习（MAML）以及如何在监督和强化学习环境中使用它。问题什么是 NTM？

8133 0

教程 | 如何快速训练免费的文本生成神经网络

开始编写你的第一个文本生成神经网络吧 Colaboratory 是一个类似其它数据科学项目中使用的 Jupyter Notebooks 的笔记本环境。...运行下一个单元，它会提示你上传一个文件。任何文本文件都应该能工作，甚至是很大的文本文件！在这个例子中，本文将使用一个在 char-rnn demo 中也使用过的 1.1MB 莎士比亚戏剧的文本文件。...然而，针对循环神经网络，Keras 最近添加了一个 RNN 的 CuDNN 实现，如 CuDNNLSTM，它可以更容易地利用直接在 GPU 上编程的代码，并且较之于之前的实现方法能获得巨大的速度提升（大约是之前的...训练完成后，运行下一个单元将下载以下 3 个文件：一个权重文件（weights）、一个词汇表文件（vocabulary），以及一个配置文件（config），如果你想在其他地方重新生成该模型，这些文件都是必要的...rnn_bidirectional 控制循环神经网络是否是双向的，也就是说，它同时向前和向后处理一个字符（如果文本遵循特定的规则，如莎士比亚的字符标题，这种方法会十分有效）。

9555 0

教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络

选自GitHub 机器之心编译参与：刘晓坤、路雪本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...两个注意事项为了更顺利的进行实现，需要清楚两个概念的含义： 1.TensorFlow 中 LSTM 单元格的解释； 2. 数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化。...TensorFlow 中 LSTM 单元格的解释在 TensorFlow 中，基础的 LSTM 单元格声明为： tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里，num_units...数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化在 TensorFlow 中最简单的 RNN 形式是 static_rnn，在 TensorFlow 中定义如下： tf.static_rnn(cell...这篇博客旨在让读者熟悉 TensorFlow 中 RNN 的实现细节。我们将会在 TensorFlow 中建立更加复杂的模型以更有效的利用 RNN。敬请期待！ ?

1.4K10 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

如何在Tensorflow中使RNN单元的权重不可训练？

相关·内容

Seq2Seq模型

学界 | 新型循环神经网络IndRNN：可构建更长更深的RNN（附GitHub实现）

RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第14章循环神经网络

RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

循环神经网络

RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络

超级网络

RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

三天速成 TensorFlow课件分享

精选 25 个 RNN 问题

中国香港科技大学TensorFlow课件分享

【值得收藏的深度学习思维导图】全面梳理基本概念与11大模型关系

中国香港科技大学TensorFlow课件分享

最基本的25道深度学习面试问题和答案

LSTM、GRU与神经图灵机：详解深度学习最热门的循环神经网络

Python 元学习实用指南：1~5

教程 | 如何快速训练免费的文本生成神经网络

教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐