我正在尝试使用Tensorflow实现一些自定义GRU单元。我需要堆叠这些单元格,我想从继承。但是,在查看源代码时,我注意到您只能将一个units参数传递给__init__ of GRU,而有一个参数是RNNcell的列表,并利用它来堆栈调用StackedRNNCells的单元格。同时,GRU只创建一个GRUCell。
对于我试图实现的文件,我实际上需要堆栈GRUCell。为什么RNN和GRU的实现不同?
我正在尝试从Keras文档上实现图像字幕系统的演示。从文件中我可以理解培训部分。
max_caption_len = 16
vocab_size = 10000
# first, let's define an image model that
# will encode pictures into 128-dimensional vectors.
# it should be initialized with pre-trained weights.
image_model = VGG-16 CNN definition
image_model.load_weights('
keras.layers.RNN
输入形状三维张量(batch_size,timesteps,input_dim)。
输出形状
if return_state:张量列表。第一个张量是输出。剩下的张量是最后的状态,每个状态都有形状(batch_size,单位)。
如果return_sequences:三维张量与形状(batch_size,时间步骤,单位)。否则,二维张量与形状(batch_size,单位)。
1.我对时间步骤的概念感到困惑。
2.我对如何处理三轴输入的过程感到困惑。
简化代码
import keras
from keras.applications.inception_r
我想构建这样一种神经网络架构:。假设输入是一个4D张量(batch_size,1,1500,40),那么我有3个2D-CNN层(具有批处理范数,relu,最大池化和丢弃)。在第三个cnn层的输出中,我获得了一个4D张量(None,120,1500,1)。现在我的问题来了,如何将GRU层与此输入形状连接起来?我尝试在keras中进行重塑(因此它变成了(None,1500,120)),并通过gru层提供输出,但出现了一些问题……还要考虑我用于训练的标签是3D张量(batch_size,1500,2)。我将keras模型和summary()命令的输出复制到这里:
input_data = I