打印指标RNN

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python、machine-learning、keras

我想知道是否可以打印RNN的度量，verbose只显示了一个简化的数字，例如"0.0014“，但我想打印完整的最终值。我想打印指标(Mse)的最终值# creating model using Kerasmodel10.add(GRU(units

浏览 13提问于2020-03-12得票数 1

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CudnnLSTM训练与常规LSTMCell训练效果的比较

python、tensorflow

我正在用Python中的Tensorflow训练一个LSTM网络，并希望切换到tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnLSTM以获得更快的培训。, tf.float32)使用lstm = tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnLSTM(1, self.num_hidden) rnn_outputs, _ = ls

浏览 1提问于2019-02-06得票数 8

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有没有可能用keras做更长的输出长度？

keras、forecasting、rnn

我想预测一些与空间天气相关的指标(kp，Dst等)。使用RNN或LSTM。建立多对一模型是可能的，尽管它显示出较低的准确性。然而，我的目标是通过过去3天的观察来预测未来的7天。问题是，是否有可能在功能上构建具有更长输出长度(或时间步长)的RNN？而不是输入？任何帮助都将不胜感激！请帮帮我。

浏览 13提问于2018-08-16得票数 1

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Tensorflow stack_bidirectional_dynamic_rnn的维数问题

python、tensorflow、deep-learning、seq2seq

decoder_inputs) # Construct forward and backward cells backward_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units) encoder_outputs, encoder_states_fw, encoder_states_bw = tf.contrib.rnn.stac

浏览 2提问于2018-06-16得票数 1

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关于在pytorch中使用RNN

python、pytorch

=1): self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers) return self.reg(x[:,2]) criterion = nn.CrossEntropyLoss() print("1&q

浏览 14提问于2020-04-17得票数 0

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对如何在tensorflow中实现附加的LSTM RNN结构有什么想法吗？

python、tensorflow、deep-learning、lstm、recurrent-neural-network

代码以下列方式使用BasicLSTMCell和tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell： outputs, states = tf.contrib.rnn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32,sequence_length=seqlen) 我打印了“状态”(和输出)，并期望“状态”有输入序列的形状数，其中x是每个输入序列的长度

浏览 0提问于2018-09-10得票数 0

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如果单元格是多层的，那么在tf.contrib.rnn.static_rnn中返回的状态意味着什么？

tensorflow、deep-learning

我的代码是：outputs, state = tf.contrib.rnn.static_rnn(cell, inputs)(<tf.Tensor 'loss/model_with_buckets/left_rnn/multi_rnn_cell_2/cell_0/GRUBloc

浏览 0提问于2017-08-03得票数 1

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输入tf.keras.layers.GRU时出现问题

tensorflow、keras、neural-network、tensorflow2.0、keras-layer

/home/lemmatizer_noattn.py:79 step * outputs, [states] = self.lemmatizer.target_rnn_cell

浏览 43提问于2020-05-08得票数 0

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理解rnn.BasicLSTMCell返回的状态的维度

python、tensorflow、deep-learning、lstm、recurrent-neural-network

以下是RNN模型：chunk_size = 28rnn_size = 128 outputs, states = rnn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32)tf.matmul(outputs[-1],layer['weights']) + laye

浏览 5提问于2017-06-27得票数 0

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使用单热代码的Tensorflow混淆矩阵

tensorflow、confusion-matrix、multiclass-classification、one-hot-encoding

我使用RNN进行多类分类，下面是我的RNN主要代码： x = tf.unstack(x, input_size, 1) stacked_lstm = rnn.MultiRNNCell([lstm_cell]*lstm_size, state_is_tuple=True)

浏览 0提问于2017-10-18得票数 8

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基于CuDnnGRU的神经网络在Tensorflow中的实现实例

tensorflow、rnn

我使用以下代码： lstm_cell_fwd =tf.contrib.rnn.GRUCell(hidden_dim,kernel_initializerlstm_cell_fwd, output_keep_prob=dropout) with tf.variab

浏览 1提问于2018-03-08得票数 6

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不能用MultiRNNCell和dynamic_rnn堆栈LSTM

tensorflow、lstm、multi-layer

我想使用以下代码将他的模型扩展到多层LSTM模型：cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([cell] * num_layers,state_is_tuple=True) 但我说错了： 'rnn/

浏览 3提问于2017-11-18得票数 7

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使用tf.trainable_variables()显示可训练变量的名称

tensorflow

] var_names.append(var.name)cell_fn = tf.nn.rnn_cell.GRUCell rnn_fw_1 = tf.nn.rnn_cell.Dr

浏览 3提问于2017-01-31得票数 6

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理解PyTorch的RNN实现

deep-learning、pytorch、recurrent-neural-network、implementation

我想参考施密特的这篇论文，其中RNN通常被描述为：。因此，根据Eq。(1)和(2)在本文中，我们需要三个权重矩阵W_hh，W_xh和W_ho。但是，在打印简单RNN的参数数量时，我看不到矩阵W_ho，这是我不理解的(矩阵W_xh在打印输出中称为W_ih )：如果能帮上忙，我们将不胜感激！

浏览 6提问于2021-07-03得票数 0

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LSTM的参数计算

tensorflow、deep-learning、lstm

d_out]) # [batch, timestep, dim_out] batch_size, seq_len, dim_in = myinput.shape c1 = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(h1)c2 = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(h1) multi_r

浏览 1提问于2019-07-24得票数 1

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如何在TensorFlow中重用RNN

python、tensorflow、recurrent-neural-network

我要训练一个RNN模型，用该模型得到三个不同输入的隐向量，并利用这些隐向量计算损失函数。我尝试用reuse=None在变量范围内编写代码，例如：gru_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper_states_1 = rnn_states_1[config.num_layers-1]

浏览 4提问于2016-11-17得票数 5

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如何将正则化应用于Tensorflow中的LSTM？

python、tensorflow

我的问题是，我不能打印任何。我不知道图形变量的名称，但我无法打印它们，因为模型不会生成，因为我不知道要输入给tf.nn.l2_loss()的变量的名称。请具体点..。以下是所需的最小模型。因为我是Tensorflow的新手，它可能并不是最小的，也不是有效的。/multi_rnn_cell/cell_0/lstm_cell/biases/Adam', '

浏览 1提问于2017-05-11得票数 2

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为什么rnn和dynamic_rnn的结果在tensorflow中表现出不修正性？

tensorflow

import numpy as npfrom tensorflow.python.ops import rnn, rnn_cell x = tf.reshape(x0, [-1, 5]) with tf.variable_

浏览 4提问于2016-10-05得票数 0

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tf.nn.static_rnn给出了与输入不同的输出大小

python、tensorflow、lstm、recurrent-neural-network

state_series [<tf.Tensor 'rnn/rnn/basic_lstm_cell/mul_2:0' shape=(2, 4) dtype=float32>, <tf.Tensor 'rnn/rnn/basic_lstm_cell/mul_5:0' shape=(2, 4) dtype=float32>, <tf.Tensor 'rnn/<e

浏览 1提问于2017-12-31得票数 0

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Keras -检查模型目标时的错误:预期没有数据，但得到：‘数据

python、keras、lstm

我的模型和数据如下： In = Input(shape=(input_shape[1], 1))y = np.random.rand(100, 1)rnn.fit(X, y, epochs=10) 当我第一次运行

浏览 2提问于2020-06-30得票数 1

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