Tensorflow (解析/Lstm)_多维lstm tensorflow_序列分类Tensorflow - LSTM - 腾讯云开发者社区

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73650806 关于LSTM可以参阅：http://blog.csdn.net/u011239443...) 调用predict预测结果： predicted = [[pred] for pred in regressor.predict(test_X)] 接下来我们来看看函数lstm_model： def...lstm_model(X,y): # 创建深度LSTM，深度为 HIDDEN_SIZE lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE..., state_is_tuple=True) # 将 lstm_cell 变为多层RNN，层数为NUM_LAYERS cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell...([lstm_cell] * NUM_LAYERS) # 训练rnn，output为输出的结果，_ 返回的是最终的状态 output,_ = tf.nn.dynamic_rnn(cell

1K2 0

tensorflow lstm原理与代码从头构建

本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/construct_lstm_from_nothing/ tensorflow lstm原理与代码从头构建...简单的一层lstm # 使用 basic LSTM Cell. lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden_units, forget_bias...=1.0, state_is_tuple=True) init_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) # 初始化全零 state...如果 inputs 为 (steps, batches, inputs) ==> time_major=True; outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell...batch_size, max_time, cell_state_size] final_state[1] size: [batch_size, cell_state_size] Reference 各种LSTM

4871 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

ICLR 2020 Mogrifier LSTM 解析

简介 LSTM模型作为一种经典的RNN网络结构，常用于NLP任务当中。在本篇工作中，我们进一步拓展了原始LSTM模型。...最后实验表明，改进过后的Mogrifier LSTM在各项任务均优于传统LSTM 2. 回顾传统LSTM LSTM模型结构如下所示 ?...Mogrifier LSTM Mogrifier LSTM引入以下两个公式 ? 公式1 ?...代码解析作者也开源了相关代码在github上：https://github.com/RMichaelSwan/MogrifierLSTM class MogLSTM(nn.Module): def...并通过实验探讨了超参数的设置，最后的实验也表明，改造过后的Mogrifier LSTM相较于传统LSTM有着不小的提升。

1.9K3 0

tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU

& GRU 基本LSTM tensorflow提供了LSTM实现的一个basic版本，不包含lstm的一些高级扩展，同时也提供了一个标准接口，其中包含了lstm的扩展。...分别为：tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(), tf.nn.rnn_cell.LSTMCell() LSTM的结构盗用一下Understanding LSTM Networks...图一 tensorflow中的BasicLSTMCell()是完全按照这个结构进行设计的，BasicLSTMCell只构建了一个时间步的计算图，下面会说到，在tf中有两种方式进行时间步展开。...则返回的是 n-tuple，其中n=len(cells): tuple:(c=[batch_size, num_units], h=[batch_size,num_units]) 这是，网络已经搭好了，tensorflow...) 已经得到输出了，就可以计算loss了,根据你自己的训练目的确定loss函数 GRU GRU结构图来自Understanding LSTM Networks ?

7504 0

Tensorflow：基于LSTM轻松生成各种古诗

关于RNN： TensorFlow练习3: RNN, Recurrent Neural Networks http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness...这里采用的是2层的LSTM框架，每层有128个隐藏层节点，batch_size设为64。训练数据来源于全唐诗（可在上面百度云资源分享当中找到）。

2K6 0

tensorflow LSTM + CTC实现端到端OCR

于是看了Xlvector的博客之后，发现可以端到端来实现OCR，他是基于mxnet的，于是我想把它转到tensorflow这个框架来，顺便还能熟悉一下这个框架。...更加细节的实现方法见另一篇 http://ilovin.me/2017-04-23/tensorflow-lstm-ctc-input-output/ 生成数据利用captcha来生成验证码，具体生成验证码的代码...lstm输入格式的问题，其label tensor应该是稀疏矩阵，所以读取图片和label之后，还要进行一些处理，具体可以看代码在公众号 datadw 里回复 OCR 即可获取。...http://ilovin.me/2017-04-23/tensorflow-lstm-ctc-input-output/ warpCTC的GPU版本试过之后发现速度差不多,但是能极大的减少CPU的占用...对于不同的优化器之间区别，文末有一篇神文可以参考 http://ilovin.me/2017-04-06/tensorflow-lstm-ctc-ocr/

4.3K3 0

基于tensorflow的LSTM 时间序列预测模型

） LSTM LSTM最先是被引入来解决梯度小时问题，LSTM在神经网络中是一个特殊的隐藏层，他将时间步t的隐藏层状态更新结构表示如下：图来源以及LSTM的原理介绍可以参考 LSTM由三个门来控制细胞状态...这里采用LSTM来进行时间序列预测，结构为: 训练数据生成—>隐藏输入层—>LSTM神经层—>隐藏输出层（全连接层）—>结果当然，也可以根据任务增加隐藏层，LSTM层以及全连接层的数量。...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。...OUTPUT_SIZE 为输出的维度，就是输出序列的长度；如果输出也是一个序列的话，可以将y的维度设置为[None,TIME_STEPS,OUTPUT_SIZE] import numpy as np import tensorflow...神经层的细胞数，也是LSTM层的输入和输出维度（这两个维度相同）,也即为LSTMCell中的num_units参数; # LEARNING_RATE：tensorflow中optimizer的学习率；

1.7K3 0

TensorFlow Bi-LSTM实现文本分词

本节我们来尝试使用 TensorFlow 搭建一个双向 LSTM (Bi-LSTM) 深度学习模型来处理序列标注（分词）问题，主要目的是学习 Bi-LSTM 的用法。...如图所示为 Bi-LSTM 的基本原理，输入层的数据会经过向前和向后两个方向推算，最后输出的隐含状态再进行 concat，再作为下一层的输入，原理其实和 LSTM 是类似的，就是多了双向计算和 concat...load_data() # Split data train_x, train_y, dev_x, dev_y, test_x, test_y = get_data(data_x, data_y) 接下来我们使用 TensorFlow...Layer with tf.variable_scope('inputs'): x, y_label = iterator.get_next() 接下来我们需要实现 embedding 层，调用 TensorFlow...参考来源 TensorFlow入门双端 LSTM 实现序列标注，CSDN，永永夜基于双向LSTM的seq2seq字标注，科学空间 TensorFlow Importing Data，TensorFlow

2.5K8 0

一看就懂的Tensorflow实战（LSTM）

LSTM 简介公式 LSTM LSTM作为门控循环神经网络因此我们从门控单元切入理解。...Tensorflow LSTM tensorflow 提供了LSTM 实现的一个 basic 版本，不包含 LSTM 的一些高级扩展，同时也提供了一个标准接口，其中包含了 LSTM 的扩展。...[1] Tensorflow 实现 LSTM from __future__ import print_function import tensorflow as tf from tensorflow.contrib...import rnn 导入数据集 # Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist...Testing Accuracy: 0.875 参考 [1] [tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU]https://blog.csdn.net/u012436149/article

1.3K6 0

使用CNN（LSTM架构）进行序列预测基于TensorFlow

mouradmourafiq 翻译 / 编辑部翻译组来源 / https://github.com/mouradmourafiq 前言这篇推文抛砖引玉的介绍如何使用循环神经网络逼近一系列向量，特别的是，将使用LSTM...在这个例子中，将尝试预测一些功能： sin sin and cos on the same time x*sin(x) 模型的建立首先建立模型，lstm_model，该模型是不同时间步骤的堆叠lstm...You will need the appropriate version of tensorflow for your platform, this example is for mac....For more details goto TAG tensorflow-0.11.0 Setup (ltsm) $ pip install -U https://storage.googleapis.com.../tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.11.0-py3-none-any.whl (ltsm) $ pip install -r .

2.5K7 0

【年度系列】使用LSTM预测股票市场基于Tensorflow

LSTM单元格如下所示：计算方程如下： Tensorflow为实现时间序列模型提供了一个很好的子API。后面我们会使用到它。 LSTM数据生成器首先要实现一个数据生成器来训练LSTM。...你可以使用TensorFlow中的MultiRNNCell来封装创建的三个LSTMCell对象。此外，还可以使用dropout实现LSTM单元格，因为它们可以提高性能并减少过拟合。...=1.0-dropout ) for lstm in lstm_cells] drop_multi_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(drop_lstm_cells)...输出并将其输入回归层，得到最终预测结果首先创建TensorFlow变量（c和h），它将保持单元状态和长短期记忆单元的隐藏状态。...5.0) optimizer = optimizer.apply_gradients( zip(gradients, v)) print('\tAll done') 这里定义了与预测相关的TensorFlow

1.8K3 0

Tensorflow深度学习LSTM实现的小说撰写预测damo

最近，在研究深度学习方面的知识，结合Tensorflow，完成了基于lstm的小说预测程序demo。 lstm是改进的RNN，具有长期记忆功能，相对于RNN,增加了多个门来控制输入与输出。...原理方面的知识网上很多，在此，我只是将我短暂学习的tensorflow写一个预测小说的demo,如果有错误，还望大家指出。...模型： lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(size, forget_bias = 0.5) lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper...(lstm_cell, output_keep_prob = keep_prob) cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell], num_layers)...3、根据训练数据输出误差反向调整模型 with tf.variable_scope("Model", reuse = None, initializer = initializer):#tensorflow

1.4K5 0

Tensorflow源码解析3 — TensorFlow核心对象 – Graph

1 Graph概述计算图Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行流程基本都是围绕它进行的。包括图的构建、传递、剪枝、按worker分裂、按设备二次分裂、执行、注销等。...因此理解计算图Graph对掌握TensorFlow运行尤为关键。...object at 0x106329fd0> True <tensorflow.python.framework.ops.Graph...TensorFlow同样通过栈来管理线程的默认graph。...Source的id为0，Sink的id为1，其他节点id均大于1. 5 Graph运行时生命周期 Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行均是围绕Graph进行的。

3742 0

使用TensorFlow 2.0的LSTM进行多类文本分类

现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。数据集可以在这里找到。...import csv import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras.preprocessing.text import...Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from nltk.corpus import...双向包装器与LSTM层一起使用，它通过LSTM层向前和向后传播输入，然后连接输出。这有助于LSTM学习长期依赖关系。然后将其拟合到密集的神经网络中进行分类。...双向的输出为128，因为它在LSTM中的输出增加了一倍。也可以堆叠LSTM层，但是发现结果更糟。

4.1K5 0

《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（3）HMM RNN LSTM

改进的RNN：LSTM LSTM：长短期记忆网络（long stort-term memory）由LSTM算法对标准RNN进行改进。规避了标准RNN中的梯度爆炸和梯度消失的问题。...LSTM可以是一个很大的方阵，中间部分是一个个LSTM单元，如下图所示： http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29这篇文章中有详细的解释。

1K7 0

TensorFlow RNN Cell源码解析

本文介绍下 RNN 及几种变种的结构和对应的 TensorFlow 源码实现，另外通过简单的实例来实现 TensorFlow RNN 相关类的调用。...我们来分析一下 TensorFlow 里面 RNN Cell 的实现。...但是 LSTM 可以用来解决这个问题。 LSTM，Long Short Term Memory Networks，是 RNN 的一个变种，经试验它可以用来解决更多问题，并取得了非常好的效果。...LSTM Cell 的结构如下： ? LSTMs 最关键的地方在于 Cell 的状态和结构图上面的那条横穿的水平线。...接下来我们来看下 LSTMCell 的 TensorFlow 代码实现。

1.2K5 0

TensorFlow-10-基于 LSTM 建立一个语言模型

今日资料： https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent 中文版： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh.../tutorials/recurrent.html 代码： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/ptb/ptb_word_lm.py...而 LSTM 可以改善长距离依赖的问题，不需要特别复杂的调试超参数就可以记住长期的信息。...关于 LSTM 可以看这一篇文章：详解 LSTM http://www.jianshu.com/p/dcec3f07d3b5 今天要实现一个语言模型，它是 NLP 中比较重要的一部分，给上文的语境后...，在 LSTM 单元后面可以加一个 dropout 层；再用 tf.contrib.rnn.MultiRNNCell 把多层的 LSTM 堆加到一起；用 cell.zero_state 将 LSTM

1.2K6 0

深度学习之 TensorFlow（三）：TensorFlow 源代码解析

分析一下 TensorFlow 的文件结构。这里的源代码版本是 TensorFlow1.7.0 。...目录结构如下：其中的核心目录是 tensorflow 目录，最重要的源代码保存在这里，目录结构如下： 1.contrib 目录中保存的是将常用的功能封装成的高级 API，但是这个目录并不是官方支持的，...很有可能在高级 API 完善后被官方迁移到核心的 TensorFlow 目录中或去掉。...2.core 目录中保存的都是 C 语言文件，是 TensorFlow 的原始实现。...4.g3doc 目录可以认为是 TensorFlow 的离线手册，用Markdown 维护。 5.python 目录中包含很多函数的实现，包括激活函数、卷积函数、池化函数、损失函数、优化方法等。

9276 0

tensorflow cnn常用函数解析

import tensorflow as tf #case 2 sharp(1,3,3,1) input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5])) filter...padding：和卷积类似，可以取'VALID' 或者'SAME' 返回一个Tensor，类型不变，shape仍然是[batch, height, width, channels]这种形式 import tensorflow

6922 0

Tensorflow ActiveFunction激活函数解析

Tensorflow提供了多种激活函数,在CNN中,人们主要是用tf.nn.relu,是因为它虽然会带来一些信息损失,但是性能较为突出.开始设计模型时,推荐使用tf.nn.relu,但高级用户也可创建自己的激活函数...所有负数都会归一化为0，所以的正值保留为原值不变优点在于不受"梯度消失"的影响,且取值范围在[0,+oo] 缺点在于使用了较大的学习速率时,易受达到饱和的神经元的影响使用例子 import tensorflow...当输入为0时,sigmoid函数的输出为0.5,即sigmoid函数值域的中间点使用例子 import tensorflow as tf a = tf.constant([[-1.0, -2.0],...使用例子 import tensorflow as tf a = tf.constant([[-1.0, -2.0], [1.0, 2.0], [0.0, 0.0]]) sess = tf.Session...使用例子 import tensorflow as tf # tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape = None, seed = None, name = None

1.2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

TensorFlow实战——RNN（LSTM）——预测sin函数

tensorflow lstm原理与代码从头构建

ICLR 2020 Mogrifier LSTM 解析

tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU

Tensorflow：基于LSTM轻松生成各种古诗

tensorflow LSTM + CTC实现端到端OCR

基于tensorflow的LSTM 时间序列预测模型

TensorFlow Bi-LSTM实现文本分词

一看就懂的Tensorflow实战（LSTM）

使用CNN（LSTM架构）进行序列预测基于TensorFlow

【年度系列】使用LSTM预测股票市场基于Tensorflow

Tensorflow深度学习LSTM实现的小说撰写预测damo

Tensorflow源码解析3 — TensorFlow核心对象 – Graph

使用TensorFlow 2.0的LSTM进行多类文本分类

《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（3）HMM RNN LSTM

TensorFlow RNN Cell源码解析

TensorFlow-10-基于 LSTM 建立一个语言模型

深度学习之 TensorFlow（三）：TensorFlow 源代码解析

tensorflow cnn常用函数解析

Tensorflow ActiveFunction激活函数解析

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐