我使用的是有状态LSTM回归模型，并且我想应用EarlyStopping函数。在有状态LSTM中，正如我所读到的，状态应该在每个时期被重置。然而，我注意到，当我重置状态时，EarlyStopping方法根本不起作用。我还附上了代码。validation_data=(validation_x, validatio
浏览 38提问于2019-08-31得票数 4
1回答
我有一个LSTM模型，当我处理一个批处理时，我想在几个进程之后重置LSTM layer.Then的状态，我想恢复LSTM的原始状态(我在上面几个进程中学到了新的权重)并继续处理。我知道我可以使用reset_state()函数来重置LSTM状态。如何恢复LSTM状态？
浏览 2提问于2017-04-10得票数 2
回答已采纳
1回答
每个用户都有序列序列，但必然有相同的长序列。每个系列对应一个多标签系列。我的目标是预测每个用户的下一个序列的标签，并考虑最后的序列(作为时间序列)。我已经为一个用户获得了很好的性能。我想对所有的用户使用同样的方法。但我不知道如何为所有用户构建输入。例如，我想学
浏览 3提问于2017-06-10得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个有状态的LSTM，定义为顺序模型：model.add(LSTM(..., stateful=True))
...当我们再次在input_1上应用model时，是否保存了来自input_2的状态？如果是，如何在调用之间重置模型状态？
浏览 2提问于2017-01-20得票数 7
1回答
假设我有具有给定形状的训练数据( 2345，95)，并且总共有15个带有此数据的文件，这意味着我有2345个窗口，它们之间有50%的重叠(时间序列被划分为窗口)。每个窗口有95个时间步骤。如果我使用以下模型：lstm1 = LSTM(units=100, return_sequences=False,现在我的问题是，在给定的时代，对于一个给定的步骤，LSTM是否还记得它所看到的前一个窗口，还
浏览 9提问于2022-05-19得票数 0
回答已采纳
我的Android应用程序有一个小部件。对如何重置小部件的状态有什么想法吗？另外，有没有办法通知你的进程即将被GC？
浏览 3提问于2011-03-08得票数 2
1回答
我认为RNN应该可以做到这一点，所以我目前正在使用Keras的LSTM。在培训之前，我以以下方式对数据进行预处理：
由于这些是长时间序列，我使用<
浏览 2提问于2018-02-22得票数 8
回答已采纳
我有一个带标签的应用程序，当我通过将设备从纵向旋转到横向来改变方向时，小部件树被重建，小部件的状态被重置。这样做的效果是将选定的选项卡重置回第一个选项卡。我想防止在方向更改期间重置状态，以便选定的选项卡也不会更改。在我的State类中，我使用了AutomaticKeepAliveClientMixin并设置了：bool get wantKeepAlive => true;
浏览 1提问于2018-11-19得票数 1
我有连续的数据，我声明了一个LSTM模型，它在Keras中用x预测y。# data1y1 = [1,2,3,2,1]
x2 = [5,3,2,4,5]在我的实际代码中，我使用了model.evaluate
浏览 1提问于2017-03-13得票数 12
回答已采纳
当您运行Kafka streams应用程序重置工具以将应用程序重置为特定的时间戳(例如T-n)时，状态存储会发生什么？文档内容为：“内部主题:删除内部主题(这会自动删除任何已提交的偏移量)”(内部主题在执行状态存储的changelog主题时由Kafka Streams应用程序在内部使用)
这是否意味着我丢失了状态存储/RocksDB的状态，就像在T-n时
浏览 13提问于2020-02-25得票数 1
回答已采纳
在我的React Native应用程序中，我有几个状态变量，它们在构造函数中初始化为零，然后由用户更新。问题是，当我在模拟器上运行应用程序时，每当我保存代码时，模拟器都会热重新加载，构造函数也会运行，从而将所有这些状态变量重置为零。有没有一个标准的方法来处理这个问题？或者我应该在每次发生这种情况时重新加载，并假设这不会是一个问题，当我</
浏览 19提问于2020-04-16得票数 0
回答已采纳
我在tf.keras中使用LSTM的状态模式，当我处理了序列数据时，需要手动执行reset_states，正如描述的。似乎人们通常会做model.reset_states()，但在我的例子中，我的LSTM层嵌入到了一个更加复杂的网络中，其中包含了其他各种层，比如稠密层、Conv层等等。我的问题是，如果我只是在我的主模型上调用model.reset_states()，其中嵌入了一个LSTM (而且只有一个LSTM)，我是否应该担心重置会
浏览 9提问于2020-01-08得票数 3
回答已采纳
我有80个长度为1002的时间序列。每个seq对应4个类别中的1个(铜、镉、铅、汞)。我想使用Keras LSTM对此进行建模。这在LSTM (使用stateful=False)中运行良好。 但是，1002是一个相当长的序列长度。较小的大小可以执行得更好。 假设我把每个seq分成334的3个部分。我可以继续使用无状态LSTM。让它对3个样本是有状态的，然后重置状态是有意义的(因为这
浏览 24提问于2021-04-28得票数 0
回答已采纳
1回答
我想在Keras中运行一个LSTM，并获得输出加状态。(cell_output, state) = cell(inputs[:, time_step, :], state)有没有办法在在那里，我可以获得最后一个状态，并在序列长度很大时将其输入到新输入中。我知道stateful=True，但我也想在训练期间进入美国。我知道它使用的是扫描而不是for循环，但基本上我想保存状态
浏览 3提问于2016-07-15得票数 4
我正在尝试做非常简单的学习，以便我能够更好地理解PyTorch和LSTM的工作原理。为此，我试图学习一个从输入张量到输出张量(相同形状)的映射，这个映射值是值的两倍。为此，我有一个dataloader def __init__(self, corrupted_path, train_set=False5) * 2
浏览 3提问于2020-02-12得票数 4
回答已采纳
与独立的keras模型相比，使用tf.keras.estimator.model_to_estimator有什么好处？例如，当我们想要实时服务模型的时候？
运行predict(x=x)并保存输出的状态，以便对此用户进行未来预测。在Keras中，
浏览 1提问于2019-01-11得票数 3
回答已采纳
我正在使用(监督) tensorflow深度学习来分析时间序列数据集.tensorflow代码给出了一系列的输入，并根据每个输入，神经网络必须在不久的将来预测输出值。对于训练来说，过去有很多预先标注的输入/输出。每个输入是每个时间步骤的状态数组，每个输入都被标记为一个结果值。到目前为止，这种任务在深度学习中很常见，我使用了多个GRU层来解决这个问题。对于每10小时(约)，模式变化，因此在每个模式周期的每一开始(如前1至2小时，总10小时)，神
浏览 0提问于2018-04-28得票数 3
回答已采纳
2回答
我在一个React项目中使用DVA JS框架()。问题： initialState, onStateChange, onEffect,
})
浏览 1提问于2017-10-05得票数 1
我想问一下，是否有任何方法可以在UIPageViewController实现中重置我们的视图。例如，我有两个视图，在视图A中，有一个在单击时更改文本的按钮和一个表格视图。一旦我点击了按钮，或者当我滚动到表视图的中间时，当我滑动到视图B时，当我返回到视图A时，我在视图A中的状态不会被重置，在视图A中，按钮的文本没有被重置，并且我的表视图在中间，从我
浏览 18提问于2021-05-13得票数 0
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
云直播
腾讯云开发者
