首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我正尝试在tensorflow中创建自己的RNN单元,但它不起作用

在TensorFlow中创建自己的RNN单元时遇到问题的可能原因有很多。以下是一些常见的解决方法和建议:

  1. 检查代码:确保你的代码没有语法错误或逻辑错误。仔细检查你的RNN单元的实现,确保它符合你的预期。
  2. 检查输入数据:确保你的输入数据的维度和类型与你的RNN单元的期望相匹配。RNN单元通常期望输入数据是一个三维张量,包含(batch_size, sequence_length, input_dimension)的维度。
  3. 检查超参数:确保你的超参数(如学习率、隐藏层大小、迭代次数等)设置合理。不同的超参数可能会对RNN单元的性能产生重要影响。
  4. 尝试不同的RNN单元类型:TensorFlow提供了多种RNN单元类型,如BasicRNNCell、LSTMCell和GRUCell等。尝试使用不同的RNN单元类型,看看是否能解决问题。
  5. 调试模型:使用TensorFlow的调试工具,如tf.debugging.assert_shapes_match和tf.debugging.assert_numerics_equal等,来检查模型的输入输出是否符合预期,并排除潜在的错误。
  6. 参考文档和示例:查阅TensorFlow官方文档和示例代码,了解如何正确地创建和使用RNN单元。官方文档通常提供了详细的说明和示例,可以帮助你解决问题。
  7. 寻求帮助:如果以上方法都无法解决问题,可以在TensorFlow的官方论坛或社区中寻求帮助。在论坛中提供清晰、详细的问题描述和代码片段,社区成员通常会乐于帮助解决问题。

总结起来,要在TensorFlow中成功创建自己的RNN单元,需要仔细检查代码、输入数据和超参数的设置,尝试不同的RNN单元类型,使用调试工具进行排查,并参考官方文档和示例。如果遇到困难,可以寻求社区的帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

你真的会正确地调试TensorFlow代码吗?

例如,当你创建 tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell 时,它为了实现 LSTM 单元,会偷偷创建所有必需权重和偏差。变量名称也是自动分配。...这比你本身需求还要难。 没有任何警告情况下创建了两个名字相同张量(通过自动添加_index 结尾)。认为这个问题并不像前面那个那么重要,但它造成大量图运算错误问题也确实给我带来了困扰。...也许这一点只是对而言很重要,但这是 TensorFlow 特点,而且是很不喜欢一点。 单元测试还有一些其他问题时要手动重置图形。由于一些原因,很难测试用 TensorFlow代码。...就个人而言,只是简单地测试了张量名称、形状和维度,但我确信,一些没有执行图情况,只检查这部分功能并不合理。 令人困惑张量名称。...知道这个张量是对动态双向 RNN 后向单元进行某种运算得到结果,但如果没有明确地调试代码,你就无法得知到底是按什么样顺序执行了什么样运算。

96730

超级网络

对于我们动态超网络实现,我们做了这样工作,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TensorFlow代码,因为超级长短期记忆从这个抽象类继承而来。...例如,当我维基百科数据集上使用我们超级长短期记忆单元格时,刚刚使用char-rnn-tensorflow并插入了用于训练和推理研究模型。...喜欢我们方法是我们有效地创建了一个名为超级长短期记忆构建块,从TensorFlow用户角度来看,外观和感觉就像一个正常长短期记忆单元。...生成生成模型 尝试了超级长短期记忆来执行手写生成任务。之前文章探索了Alex GravesLSTM生成随机手写序列方法。...你也可以尝试插入HyperLSTMCell到char-rnn-tensorflow,或其他有趣任务使用。

2.7K70

TensorFlow中生成手写笔迹Demo

已经使用TensorFlowPython实现了这个Demo,而且依靠这个由sherjilozair制作char-rnn-tensorflow工具实现了字符级文本预测。...他例子极大地教会了如何让LSTMsTensorFlow工作。 训练数据 为了能让我们神经网络写出东西,它必须先训练一组相对较大笔迹数据。...我们对于笔划轨迹矢量概率分布模型将会是一个联合二维态混合分布模式,表征为二维正态分布概率加权和。每个分布都有自己均值和协方差。...我们扔掉那些少于300点训练数据序列(其实不会扔掉很多,因为大部分训练数据都有差不多300-2000个点)。之后,创建批量梯度下降时,将从每个样本随机抽取连续300个点部分。...下面是另外两组拥有更长序列长度样本图表: 9.PNG 下一步我们要做是 接下来要做事情可能就是尝试Graves论文中实现手写合成。这可能包含在char-rnn中使用字符嵌入。

2.5K70

循环神经网络

做了一件聪明事情,也许你也可以尝试一下这个策略。计数了“真”答案之后,意识到它与“假”这个答案不成比例。于是大部分猜测是“假”,这样就可以平衡分配。 这竟然是有效。...接下来将介绍如何使用TensorFlow内置RNN模型。我们将使用这个RNN现实世界时间数据来预测未来! 3.实施循环神经网络 当我们实施RNN时,我们将使用TensorFlow。...如图4所示,你不需要手动构建网络,因为TensorFlow已经支持一些鲁棒(robust)RNN模型。...如果学习模型测试数据上表现不佳,那么我们可以尝试调整LSTM单元隐藏维数。...步骤6,我们将创建输入序列,称为train_x,和相应输出序列,称为train_y。

95580

【让调参全部自动化】自动机器学习,神经网络自主编程(代码与诀窍)

继续接下来的话题之前,我们先简单介绍什么是 AutoML,它为什么重要。然后,我们将介绍一个训练神经网络自动编程项目,附上代码,你可以自己练习。...占位符作为模型一个 entry。LSTM 单元初始化用于创建 RNN。 输出层与每个单元相连。相关运算用于测量模型误差。最后,我们会定义训练运算。 1)Graph 输入 ?...我们依次来看这段代码: create_cell() 用于创建一个 LSTM 单元,这个 LSTM 单元由 4 个隐藏神经元组成。这个函数会在将结果返回给我们前,输出上添加一个 dropout。...单元输出值存储一个三维表格 [序列数,序列大小,神经元数],或者说是 [2,10,4]。我们不再需要按序列将输出间隔开来。...使用参数是: 序列大小:100 批量大小:200 每个细胞神经元数量:512 RNN 深度(层数):2 学习率:0.0005 Dropout:0.5 下面是 GPU (GeForce GTX

1.8K40

从动图中理解 RNN,LSTM 和 GRU

2014年提出賽普·霍克賴特 要指出一点是,将使用"RNNS"来统称本质上是递归神经网络结构,"vanilla RNN"来指代图一所展示最简单循环神经网络结构....(建议阅读本文之前先阅读Michael文章),需要注意是,以下动画是按顺序引导,但在向量化机器计算过程并不反映时间上顺序。 下面是用来做说明图例: ?...图0:动画图例 动画中,使用了大小为3(绿色)输入和2个隐藏单元(红色),批量大小为1。 让我们开始吧! Vanilla RNN ?...请注意不同库以不同方式调用它们,但它含义相同: - Keras — state_size ,units - PyTorch — hidden_size - TensorFlow — num_units...图4:Vanilla RNN 单元 ? 图5:LSTM 单元 ? 图6:GRU 单元 一个提醒:使用Google绘图来创建这些示意图。

1.1K41

MXNet称霸CNN、RNN和情感分析,TensorFlow仅擅长推断特征提取

例如,使用Caffe2Python创建CNN,然后Julia中使用KNet复制这个网络,或者也可以PyTorch尝试创建一个RNN并在Tensorflow复制它。...可能情况下,我会尝试使用cudnn方式来优化RNN(由CUDNN = True开关来控制),因为我们有一个可以轻易降低到CuDNN水平简单RNN。...例如,对于CNTK,我们不能再使用类似层归一化更复杂变量。PyTorch,这是默认启用。但是对于MXNet,无法找到这样RNN函数,而是使用稍慢Fused RNN函数。...Keras最近刚得到了cudnn支持,但是只有Tensorflow后端可以使用(而不是CNTK后端)。 Tensorflow有许多RNN变种,其中包括他们自己定制内核。...因此这里分享了一个脚本 关于RNN 1、大多数框架(例如Tensorflow)上,都有多个RNN实现/内核; 一旦降低到cudnn LSTM / GRU级别,执行速度是最快

1.2K30

循环神经网络增强方法:注意力机制以及更多

神经图灵机 神经图灵机[2] 将 RNN 与外部存储单元相结合。由于向量是自然语言神经网络表现形式,所以存储单元内容是一组向量: 但是对神经图灵机读写工作方式是怎样呢?...类似地,我们也会以不同程度存储单元各个位置进行写操作。我们再次用一个注意力分布描述我们每个位置写入了多少内容。...我们通过使存储单元每个位置新值成为旧存储内容和新写入凸组合来做到这一点,而旧存储内容和新值之间位置取决于注意力权重。 但是,神经图灵机是如何确定应该将注意力集中存储单元哪些位置上呢?...注意力机制 当我们翻译一个句子时,我们会特别注意当前翻译单词。当我们转录一段录音时,我们会仔细听我们努力写下章节。如果你要描述所坐房间,我会在描述时候看看周围物体。...这个得分将作为输入送给Softmax 函数,用来创建注意力分布。 RNN 之间应用注意力机制一个场景是机器翻译[11]。

1K10

【代码+教程】重现“世界模型”实验,无监督方式快速训练

命令行,进入 carracing 子目录。尝试自己玩游戏,终端运行 python env.py。你可以使用键盘上四个箭头键来控制汽车。... record 子目录创建 .npz 文件之后,创建了一个具有~200GB 存储空间和 220GB RAM P100 GPU 实例,并在其中克隆了该 repo。...使用 ssh copy 命令 scp 将 CPU 实例所有 .npz 文件复制到 GPU 实例同一个 record 子目录。如果 scp 不起作用,你可以使用 gcloud 工具。...一个新数据集将在一个名为 series 子目录创建。...如果你想扩展代码并尝试东西,建议修改代码并尝试解决特定新环境,而不是尝试改进代码以同时多个环境工作。发现对于研究工作,如果要尝试解决困难环境,通常需要特定自定义修改。

1.2K20

Seq2Seq模型

图片中每一个方框代表RNNs一个单元,最常见是GRU单元或者LSTM单元(关于这些单元解释请看RNN Tutorial)。编码器和解码器可以共享权重或者更加常见使用一组不同参数。...参数“cell”是tf.contrib.rnn.RNNCell类一个实例,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单元这类已经存在单元,也可以手动实现。...还有,tf.contrib.rnn提供了提供了封装器去构造多层单元输入和输入添加dropout或者做其它一些变化。例子详见RNN Tutorial。...我们翻译模型就是使用这种方式,但是训练阶段,也可以使用这种方式来使得模型对于自己错误更加鲁棒,和Bengio et al., 2015(pdf)类似。.../translate/seq2seq_model.py有一些技巧还是值得分享(ps:现在tensorflow好像没有这个函数了,是把这个文件直接放到项目里面了)。

1.1K100

黄金三镖客之TensorFlow

所以,对于TensorFlow最欣赏一点就是,机器学习社区所有人都能意识到这点,他们愿意去尝试它,而且之中有许多人使用它来编写有用东西。解决问题有更多思路,更多经验可供借鉴!...我们意识到TensorFlow RNN教程唯一权威之处就是就是全面序列-序列模型,它使用多单元RNN(GRU或LSTM),采用了attention,bucketing,和采样softmax。哇!...高品质教程会逐渐提高复杂度,从简单RNN语言模型到能够学习反转词语普通序列-序列RNN编码器-解码器架构,到具有attention神经翻译序列-序列LSTM,然后到具有多单元RNN,bucketing...想了解CPU上使用异步运行方式输入数据给GPU细节,或是为你自己队列创建基准,可以看看Luke这篇优秀文章,TensorFlow Data Input (Part 2): Extensions。...TensorFlow会拱曲GPU。 同样,启动时,TensorFlow会给自己分配所有可用GPU内存。取决于你使用情形,这是把双刃剑。

53130

教程 | 如何快速训练免费文本生成神经网络

得益于像 TensorFlow 和 Keras 这样框架,构建了 textgenrnn(https://github.com/minimaxir/textgenrnn),它是一个将创建和训练这样...创建了一个 notebook(https://drive.google.com/file/d/1mMKGnVxirJnqDViH7BDJxFqWrsXlPSoK/view),它可以让你仅仅通过几次点击就能够训练自己网络并且生成文本...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,甚至是很大文本文件!在这个例子,本文将使用一个 char-rnn demo 也使用过 1.1MB 莎士比亚戏剧文本文件。...例如:在你自己个人电脑上。只用在终端输入 pip3 install textgenrnn tensorflow,即可安装 textgenrnn 和 Tensorflow。...然而,根据我经验,训练单元训练进行 4 小时后会出现超时问题:你需要根据具体情况设定 num_epochs 参数,尽管经验里,这是在网络训练收敛之前所需要做工作。

95850

精通 TensorFlow 1.x:6~10

两个层时间步t时采用相同输入x[t],但它时间步t共同产生输出。 深双向 RNN(DBRNN)通过添加多个层进一步扩展 BRNN。 BRNN 时间维度上隐藏了层或单元。...TensorFlow RNN 单元类 tf.nn.rnn_cell模块包含以下用于 TensorFlow 创建不同类型单元类: 类 描述 BasicRNNCell 提供 RNN 单元实现 BasicLSTMCell...提供由连续连接多个简单单元组成 RNN 单元 tf.contrib.rnn模块提供以下额外类用于 TensorFlow 创建不同类型单元: 类 描述 LSTMBlockCell 提供块...Keras RNNTensorFlow 相比, Keras 创建 RNN 要容易得多。正如您在第 3 章中学到,Keras 提供了用于创建循环网络函数式和顺序 API。...现在让我们 TensorFlow 一个高级库尝试相同示例。 对于下一节,您可以按照 Jupyter 笔记本代码ch-07b_RNN_TimeSeries_Keras。

1.2K10

来,手把手教你训练一个克隆版

正如我们所熟知,编码器RNN包含了许多隐藏状态向量,它们每个都表示从上一次时间步骤获取信息。例如,第3步序隐藏状态向量是前三个单词函数。...该单元工作是使用向量表示v,并决定其词汇表哪个单词是最适合输出响应。从数学上讲,这就意味着我们计算词汇每一个单词概率,并选择值极大似然。 第二单元是向量表示v函数,也是先前单元输出。...有了这篇文章,想看看我是否可以用自己生活对话日志来训练一个Seq2Seq模型来学习对信息反应。...虽然它们社交媒体领域很常见,但它们并不是很多传统数据集中。通常情况下,接近NLP任务时第一个直觉是简单地使用预先训练向量,因为它们能在大型主体上进行大量迭代训练。...python脚本创建和训练了模型 https://github.com/adeshpande3/Facebook-Messenger-Bot/blob/master/Seq2Seq.py 试着对代码进行评论

1.7K80

网站流量预测任务第一名解决方案:从GRU模型到代码详解时序预测

特征工程 RNN 足够强大来发现和学习自身特征。模型特征列表如下: pageviews:原始值经过 log1p() 转换得到几乎时序内值分布,而不是偏态分布。...注意力机制可以将过去较长距离有用信息保留到当前 RNN 单元。对于我们问题,最简单高效注意力方法是使用固定权重滑动窗口注意力机制。...尝试使用论文《Regularizing RNNs by Stabilizing Activations》中经正则化 RNN 激活值,因为 cuDNN GRU 内部权重无法直接正则化(也可能是没有找到正确方法...COCOB 尝试预测每个训练步最优学习率,因此完全不必调整学习率。它收敛速度也比传统基于动量优化器快得多,尤其是第一个epoch 上,可以让及早停止不成功实验。...它很简单,并在 TensorFlow 得到很好支持。我们必须在训练期间保持网络权重移动平均值,并在推断中使用这些平均权重,而不是原来权重。

2.1K20

RNN示例项目:详解使用RNN撰写专利摘要

第一次尝试研究RNN时,试图先学习LSTM和GRU之类理论。...意识到我错误是从底层理论开始,而没有简单试图构建一个RNN。 于是,改变了战术,决定尝试最有效学习数据科学技术方法:找到问题并解决它!...读取整个序列为我们提供了处理其含义上下文,这就是RNN编码概念。 RNN核心是由记忆单元构成层。...如果你有大量数据和计算机时间,通常最好为特定任务学习自己嵌入。notebook采用了这两种方法,学习嵌入性能稍好一些。...我们可以使用我们想要任何文本,并看看网络会怎么生成: ? 当然,结果并不完全可信,但它们确实类似于英语。 人还是机器? 作为RNN最终测试,创建了一个游戏来猜测是人还是模型在生成输出。

1.7K10

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

现在让我们看看如何使用 TensorFlow RNN 操作创建相同模型。...窥孔连接 基本形式 LSTM 单元,门控制仅有当前输入 x(t) 和前一时刻短时状态 h(t-1)。不妨让各个控制门窥视一下长时状态,获取一些上下文信息不失为一种尝试。... TensoFlow 创建 GRU 单元很简单: gru_cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(n_units=n_neurons) LSTM 或 GRU 单元是近年来 RNN...TensorFlow,首先需要创建一个变量来表示词汇表每个词嵌入(随机初始化): vocabulary_size = 50000 embedding_size = 150 embeddings...但是,如果你阅读 TensorFlow 序列教程,并查看rnn/translate/seq2seq_model.py代码( TensorFlow 模型),你会注意到一些重要区别: 首先,到目前为止

74221

十九.Keras搭建循环神经网络分类案例及RNN原理详解

作者本意是帮助更多初学者入门,因此github开源了所有代码,也公众号同步更新。深知自己很菜,得拼命努力前行,编程也没有什么捷径,干就对了。...RNN,我们会简单把老记忆调用过来分析新记忆,如果继续分析更多数据时,NN就会把之前记忆全部累积起来。...该数学形式,每次RNN运行完之后都会产生s(t),当RNN要分析x(t+1)时,此刻y(t+1)是由s(t)和s(t+1)共同创造,s(t)可看作上一步记忆。...最后,希望这篇基础性文章对您有所帮助,如果文章存在错误或不足之处,还请海涵~作为人工智能菜鸟,希望自己能不断进步并深入,后续将它应用于图像识别、网络安全、对抗样本等领域,指导大家撰写简单学术论文...真诚地感谢您关注“娜璋之家”公众号,也希望文章能陪伴你成长,希望技术路上不断前行。文章如果对你有帮助、有感悟,就是对最好回报,且看且珍惜!

94531
领券