我无法从GRU层解释get_weights的结果。这是我的密码-
#Modified from - https://machinelearningmastery.com/understanding-simple-recurrent-neural-networks-in-keras/
from pandas import read_csv
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, SimpleRNN, GRU
from sklearn.preprocessing i
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
我在tensorflow中有以下模型:
def output_layer(input_layer, num_labels):
'''
:param input_layer: 2D tensor
:param num_labels: int. How many output labels in total? (10 for cifar10 and 100 for cifar100)
:return: output layer Y = WX + B
'''
input_dim = input_layer
我知道,在使用loss.backward()时,如果有多个网络和多个损失函数,我们需要指定retain_graph=True,以分别优化每个网络。但是,即使指定(或不指定)此参数,我也会遇到错误。以下是重现此问题的MWE (在PyTorch 1.6上)。 import torch
from torch import nn
from torch import optim
torch.autograd.set_detect_anomaly(True)
class GRU1(nn.Module):
def __init__(self):
super(GRU1, self
详细解释
我试图为QA任务实现和中描述的动态内存网络。我让它在中使用一个单词的答案,并得到了与论文中描述的结果有些相似的结果(我相信一些超参数调优可以缩小其余的差距)。这是使用一个线性输出层作为回答模块。我想扩展这个模型来生成多个单词的答案。
为此,我的意图是使用中方程9和10中描述的GRU,解码来自情景记忆的输出( 和中的m^T)。
该[batch_size x 1 x embedding_size]单元需要一个尺寸为[batch_size x answer_length x vocab_size]的三维张量作为输入,即从片段存储器m^T中得到的整形输出,并输出尺寸为[batch_siz
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
以下是我的模型的代码:
# creating model using Keras
model10 = Sequential()
model10.add(GRU(units=120, return_sequences=True, input_shape=(1,12),activity_regularizer=regularizers.l2(0.0005)))
model10.add(GRU(units=80, return_sequence
我试图复制本文中的代码,这里用于多标号问题(11个类),它使用
1- Embedding layer
2- GRU
3- two Feed forward Layers with the ReLU activation function
4- sigmoid unit.
我试图运行这些代码,但它显示了以下错误:
ValueError:检查目标时出错:期望dense_5具有三维,但得到形状为(6838,11)的数组
编辑:错误是固定的。我将"return_sequences“更改为False,并删除flatten()以修复错误。
我的代码:我不确定两个前向层是否正确。在论文中,它的