1回答
LSTM参数修改
、、、、
我正在编写LSTM代码，并试图使我的模型更准确。我一直在尝试更改参数*、时期数和批处理大小，但都是徒劳的。可能，我做错了！有什么帮助吗？请与我分享任何可能会有帮助的教程或指南。谢谢tf.keras.layers.LSTM(
units, activation='tanh', recurrent_activation='sigmoid', use_bias
浏览 25提问于2020-05-06得票数 1
回答已采纳
我训练了一个编解码器模型，并将其保存到一个文件中，但结果发现我忘记了将解码器的LSTM层上的return_state标志设置为true。现在我无法实现推理。是否可以在构造函数之外为LSTM设置return_state标志？
浏览 0提问于2019-05-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我想稍微修改一下在LSTM的每个时间步计算(并因此重新输入)的隐藏状态。例如，向常规LSTM过程产生的隐藏状态添加一个常量向量这样简单的事情。我并不打算修改常规的gate机制--我更多地将其看作是对通常由LSTM创建的最终隐藏状态的计算。我觉得创建自己的LSTM单元有点过头了。或者，OutputProjectionWrapper似乎可以实现这一目标，尽管我并不打算创建新的输出，只需修改隐藏状态。
浏览 16提问于2017-01-21得票数 1
回答已采纳
现在，当我通过修改模型架构中的CuDNNLSTM > LSTM在新的双向LSTM模型中加载相同的模型权重(在CPU上运行该模型)时，我将在相同的测试数据上获得[('loss', 8.747908523430075在LSTM模型中加载CuDNNLSTM模型权重时，是否需要更新其他内容？我也为我的另一种型号做了同样的事情，而且没有任何问题。而且，在CuDNNLSTM和LSTM层中，参数数似乎是不同的，尽管一切都是一样的！LSTM
浏览 0提问于2018-02-22得票数 2
回答已采纳
假设我用一个数据序列来训练我的LSTM，并通过预测接下来几个步骤的数据来验证它。
或者LSTMs可以预测相同数据序列的下几个步骤？？假设我有一个具有可用输入和输出特性的流程数据，这是一个顺序数据，并且假设我的LSTM正在从数据的三个步骤中学习来预测下一步。现在，这个LSTM将只预测这个过程的未来数据，或者它可以预测一个新的输入参数集的输出值，甚至在这个过程开始的时候
浏览 2提问于2019-11-05得票数 0
回答已采纳
3回答
Received type: <class 'keras.layers.recurrent.LSTM'>. All inputs to the layers should be tensors.net_input = Input(shape=(maxlen, len(chars)), name='net_input')
book_out = Dense(len(books), a
浏览 2提问于2017-07-01得票数 22
我试图从Colab上的Keras加载一个LSTM模型并更改它的单元，但是我得到了以下错误："AttributeError:无法设置属性“，可能是因为它与对象的现有只读@属性相冲突。请选择不同的名称”。我试着修改其他层的参数，它运行得很好。我能做些什么来解决这个问题？用于加载模型并对其进行修改的代码：model.summary() #the model is composed(model.to_json()
浏览 0提问于2021-10-17得票数 1
回答已采纳
2回答
可以保存在keras中实现的LSTM模型的所有参数吗？for layer in model.layers: weights = layer.get_weights() 只获取与最后一层相关的参数我的LSTM网络架构如下，包含7505个参数。如何保存所有7505参数？(LSTM) (None, 10, 32) 4352
__________________
浏览 9提问于2020-01-29得票数 1
回答已采纳
1回答
在我的代码中，我使用了来自pytorch的lstm来预测时间序列。当我写这段代码时 def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size,num_layers,dropout): self.lstm<
浏览 0提问于2021-01-12得票数 0
回答已采纳
我只是从一个相当简单的顺序模型中查看Keras模型的细节，其中我一个接一个地拥有多个LSTM层。我惊讶地发现，第一层总是有更多的参数，尽管定义与后续的LSTM层相同。_1 (LSTM) (None, 400, 5) 380 lstm_2 (LSTM) (None,
浏览 1提问于2017-10-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我用LSTM训练了quora问题对检测，但是训练的准确性很低，训练时总是会变的。我不明白我犯了什么错误。from keras.models import Sequential, model_from_json, load_model(404351,)
vocabularySi
浏览 1提问于2019-06-13得票数 2
回答已采纳
我一直在尝试计算Keras中LSTM单元的参数数量。我创建了两个模型，一个使用LSTM，另一个使用CuDNNLSTM。________________________________LSTM中的参数数量遵循互联网上可用的lstm参数计算公式。但是，CuDNNLSTM有2400个额外的参数。
这些额外参数</em
浏览 15提问于2020-02-22得票数 1
1回答
我正试图在tensorflow 1.1.0中开发一个递归神经网络，并且我编写了一个应该返回LSTM的函数。def LSTM(x, num_units, num, num_layers=3): for i in range(num_layers): File "C:/Users/Simone/Desktop/Cobra/LSTM_Functio
浏览 2提问于2017-07-26得票数 0
1回答
新模型被称为lstm_model。为什么我看不到lstm_model内部的cnn层？TIME_STEPS, imageH, imageW, CHANNELS)) x = LSTMTrue)(encoded_images) lstm
浏览 35提问于2020-02-02得票数 0
我希望看到LSTM的初始化参数。我怎么看？我是否需要总是将lstm放在模型中才能看到params？__version__lstm = nn.LSTM(3, 3) lstm.weight_ih_l
~/anaconda3/envs/pytorch0.41&#x
浏览 1提问于2019-02-21得票数 1
回答已采纳
我正在使用keras调谐器来优化超参数:隐藏层、神经元、激活函数和学习率。我有31个输入，32个输出，N个数据样本的时间序列回归问题。当我使用超参数调整时，它显示ValueError:层lstm_1的输入0与层不兼容:期望的ndim=3，发现ndim=2。接收的完整形状：(无，20)。
浏览 8提问于2021-04-25得票数 1
1回答
我正在建立一个LSTM，作为一份报告，并想总结一下有关它的事情。但是，我已经看到了在Keras中构建LSTM的两种不同的方法，它们为参数的数量产生了两个不同的值。我想了解为什么参数会以这种方式不同。个参数。据我所知，以下两个LSTM应该是相同的m2.add(LSTM(1, input_dim=5, input_length=1))m3.add(LSTM
浏览 11提问于2019-10-09得票数 0
1回答
valid_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_valid, y_valid))model.add(LSTM(16, return_sequences=True))
model.compile
浏览 7提问于2020-09-19得票数 0
2回答
我尝试了以下几点：lstm_cells = [tf.keras.layers.LSTMCell(size) for size inlstm_cell_sizes]
tf.keras.layers.RNN(lstm_cells, ...)256)
浏览 0提问于2019-04-19得票数 5
2回答
而不是使用我的LSTM的输出值：my_lstm = AttentionWithContext()(my_lstm)我想使用LSTM的隐藏状态：
my_lstm = LSTM(128, input_
浏览 3提问于2017-08-11得票数 7
回答已采纳
云服务器
ICP备案
对象存储
云点播
实时音视频
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号