GRU（门控循环单元）流程GRU的整个流程如下图所示：图片H_{t-1}重置门和更新门：重置门和更新门的输入为当前时刻输入 和上一个时刻隐藏状态 ,通过全连接层和激活层得到输出Z_t和 ,sigmoid...-L905注意其中DNNGRU和GRU实现的区别：为了使用CuDNNGRU训练，兼容GRU，必须设置reset_after=Truerecurrent_activation="sigmoid"GRU(...recurrent_activation="sigmoid", reset_after='true')另外bias的shape也有点区别图片GRU（门控循环单元）参数量了解了GRU的过程，下面通过LPCNet...W_{hr},W_{hz},W_{hh}针对gru_a层的三个和循环相关重置门，更新门，隐藏状态参数的 进行稀疏(3个384*384)，但是和循环无关的 不需要稀疏。...层的三个和循环相关重置门，更新门，隐藏状态参数的W_hr,W_hu,W_hs进行稀疏(3个384*384)，但是和循环无关的Wx不需要稀疏 layer = self.model.get_layer
GRU：门控循环网络层。LSTM的低配版，不具有携带轨道，参数数量少于LSTM，训练速度更快。 SimpleRNN：简单循环网络层。容易存在梯度消失，不能够适用长期依赖问题。一般较少使用。...2、自定义模型层 如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数，则可以通过对Layer基类子类化实现。...Lamda层的正向逻辑可以使用Python的lambda函数来表达，也可以用def关键字定义函数来表达。...方法一般定义正向传播运算逻辑，__call__方法调用了它。...__call__时会先调用build方法, 再调用call方法。
在RNN中，M个神经元组成的隐含层，实际的功能应该是 f(wx + b), 这里实现了两步： 首先M个隐含层神经元与输入向量X之间全连接，通过w参数矩阵对x向量进行加权求和； 其次就是对x向量各个维度上进行筛选...call 定义实际的RNNCell的操作（比如RNN就是一个激活，GRU的两个门，LSTM的三个门控等，不同的RNN的区别主要体现在这个函数）。...这样的h话，如果我们的序列长度为10，就要调用10次call函数，比较麻烦。对此，TensorFlow提供了一个tf.nn.dynamic_rnn函数，使用该函数就相当于调用了n次call函数。...cell参数代表一个LSTM或GRU的记忆单元，也就是一个cell。...返回一个LSTM或GRU cell，作为参数传入。
调用函数 调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且Python会明确地告诉你：abs()有且仅有1个参数，但给出了两个： >>> abs(1, 2) Traceback...recent call last): File "", line 1, in TypeError: bad operand type for abs(): 'str...key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数，kw将获得一个dict，注意kw获得的dict是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra。...但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。...在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。
拼写错误：可能是因为在实例化时，关键字参数的拼写错误或大小写错误导致的。...参数传递错误：在实例化时，我们可能错误地传递了一个不期望的参数，例如将一个字典传递给类的初始化方法，而不是将要使用的关键字参数传递给该方法。...查阅相关文档以获取正确的初始化参数。检查关键字参数拼写：仔细检查代码中的关键字参数，确保其拼写和大小写与文档中的要求一致。...为了解决这个错误，你需要检查代码，并确保传递给模型实例化方法的关键字参数与初始化方法的定义一致。对于TensorFlow库，可以参考官方文档以获取正确的初始化参数列表。...在这个示例中，我们只需删除错误的关键字参数即可：pythonCopy codemodel = NeuralNetwork(hidden_units=[64, 32, 16])结论当遇到TypeError
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。...另外对于 __call__() 方法，实际上就是当初始化的对象直接被调用的时候触发的方法，实现如下： def __call__(self, inputs, state, scope=None):...__call__(inputs, state) 实际上是调用了父类 Layer 的 __call__() 方法，但父类中 __call__() 方法中又调用了 call() 方法，而 Layer 类的...在 state_size()、output_size() 方法里，其返回的内容都是 num_units，即神经元的个数，接下来 call() 方法中，传入的参数为 inputs 和 state，即输入的...最后回到 BasicRNNCell 的 call() 方法中，在 _linear() 方法外面又包括了一层 _activation() 方法，即对线性变换应用一次 tanh 激活函数处理，作为输出结果。
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...类似Conv2D，唯一的差别是没有空间上的权值共享，所以其参数个数远高于二维卷积。 MaxPooling2D: 二维最大池化层。也称作下采样层。池化层无参数，主要作用是降维。...GRU：门控循环网络层。LSTM的低配版，不具有携带轨道，参数数量少于LSTM，训练速度更快。 SimpleRNN：简单循环网络层。容易存在梯度消失，不能够适用长期依赖问题。一般较少使用。...接受一个循环网络单元或一个循环单元列表，通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。 LSTMCell：LSTM单元。...Lamda层的正向逻辑可以使用Python的lambda函数来表达，也可以用def关键字定义函数来表达。 ? Layer的子类化一般需要重新实现初始化方法，Build方法和Call方法。
, “,”) 句子中去掉多余的空格，关键字“sentencestart”和“sentenceend”分别添加到句子的前面和后面，让我们的模型明确地知道句子开始和结束。...训练时使用预测的概率张量和实际单词的一热编码来计算损失。这种损失被反向传播以优化编码器和解码器的参数。同时，概率最大的单词成为下一个GRU单元的输入。...在我们的seq2seq架构上下文中，每个解码器隐藏状态(查询)处理所有编码器输出(值)，以获得依赖于解码器隐藏状态(查询)的编码器输出(值)的加权和。...这是通过调用我们的注意力层来实现的。 我们将以上两步得到的结果(嵌入空间序列的表示和编码器输出的加权和)串联起来。这个串联张量被发送到我们的解码器的GRU层。...这个GRU层的输出被发送到一个稠密层，这个稠密层给出所有hindi_vocab_size的单词出现的概率。具有高概率的单词意味着模型认为这个单词应该是下一个单词。
调用abs函数： print(abs(-20)) #20 print(abs(20)) #20 调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误，并且 Python 会明确地告诉你：...2.2.3 参数检查 调用函数时，如果参数个数不对，Python 解释器会自动检查出来，并抛出TypeError： >>> my_abs(1, 2) Traceback (most recent call...key-value 用关键字参数传入到函数的**kw参数，kw将获得一个 dict，注意kw获得的 dict 是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra。...2.3.5 命名关键字参数 对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。至于到底传入了哪些，就需要在函数内部通过kw检查。...在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。
卷积层本质上是个特征抽取层，可以设定超参数F来指定设立多少个特征抽取器（Filter），对于某个Filter来说，可以想象有一个k*d大小的移动窗口从输入矩阵的第一个字开始不断往后移动，其中k是Filter...这一层网络的参数M是现存所有实体关系的向量所组成的矩阵，这样的处理在数学上的意义也是很直观的，最后将该层网络的输出经过一个softmax层，那么所要最大化的的就是的就是在网络参数下某实体关系的概率： ?.... tf.concat参数调换下位置，数字放在后面 三、AttributeError:module 'tensorflow' has no attribute 'batch_matmul' batch_matmul...:Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=......Python3 train_GRU.py ? ? 根据保存的模型修改test.py中的testlist： ?
3、parameters(参数)传递形式 默认情况下，参数通过其位置进行传递，从左至右，这意味着，必须精确地传递和函数头部参数一样多的参数 但也可以通过关键字参数、默认参数或参数容器等改变这种机制...： 定义函数时使用*开头的参数，可用于收集任意多基于位置参数，返回元祖 定义函数时使用**开头的参数: 收集关键字参数，返回字典 使用可变参数和其它参数混合时...： 参数解包发生在函数调用时， *用于解包序列为位置参数也可以解包字典为关键字参数 ...而不是一个代码块 def语句创建的函数将赋值给某变量名，而lambda表达式直接返回函数 lambda也支持使用默认参数，关键字参数，容器参数 In [28]: lambda x,y:x+y Out...可以看到show函数是作为deco函数的参数，是函数闭包的进一步应用 递归 函数体内调用自身的函数 递归函数需要有合适的推出条件 python递归深度最大为1000 python中应尽量避免递归
TypeError: demo() takes exactly 2 arguments (3 given) 过量关键字使用两个星号加变量名的形式，即(**kwargs) 在之前的介绍关键字参数的时候可以看出...，关键字参数一般都以键值对的形式存在，在过量关键字参数中也是，kwargs只接受键值对形式的参数，所以像107和108这两种调用方式就会出错，值1和2分别赋值给了a和b，后面的c=1和d=2通过kwargs...demo赋值，不能就认为指定a=4，就会在调用的时候就将4赋值给了a，剩下两个值2和3分别赋值给b和c，这是错误的，在这种混合模式下，赋值顺序必须是先位置参数->默认值参数->过量位置参数->过量关键字参数...[123]的调用方式就不会出现错误。所以在调用函数的时候，使用关键字形式传参一定要在位置传参的后面。...但是[127]的调用形式就会出错，其调用形式可以看成demo(a=1,2,3)，原因就跟上面实例3的情况差不多，因为Python中“关键字形式传参一定要在位置传参的后面”，所以Python在赋值的时候，
好的，以下是使用Python的TensorFlow库实现的GRU模型示例代码： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import...Sequential from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense # 定义模型参数 input_dim = 100 # 输入维度...该模型包含一个GRU层和一个全连接层，其中GRU层用于捕捉序列数据的长期依赖关系，全连接层用于输出分类结果。在编译模型时，使用交叉熵损失函数和Adam优化器。...import Sequential from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense, Dropout # 定义模型参数 input_dim...该模型包含一个GRU层、一个Dropout层和一个全连接层，其中GRU层用于捕捉语音信号的时间序列信息，Dropout层用于减少过拟合，全连接层用于输出识别结果。
('A') Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: bad operand type...> File "", line 3, in my_abs TypeError: bad operand type#错误的参数类型 返回多个值 Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple...，默认参数L的值就被计算出来了，即[]，因为默认参数L也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数，如果改变了L的内容，则下次调用时，默认参数的内容就变了，不再是函数定义时的[]了。...> calc(*nums) 14 关键字参数 关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict def person(name, age, **kw):#函数除必选参数...在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。
不能用关键字定义函数名称 函数体中函数语句需要缩进，以表示该语句属于这个函数，同一层级的代码缩进一致 # 定义一个函数，能够完成打印信息的功能 def printInfo():..._1() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: param_1() missing...关键字参数 可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。...key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数，kw将获得一个dict，**而kw获得的dict是extra的一份拷贝，对kw的改动不会影响到函数外的extra。...在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。
为了生成更有信服力的文字，可以尝试用更多GRU层、每层更多的神经元、更长的训练时间，添加正则（例如，可以在GRU层中设置recurrent_dropout=0.3）。...注意优化实现还需要使用几个超参数的默认值：activation、recurrent_activation、recurrent_dropout、unroll、use_bias、reset_after。...如果想实现自定义的支持遮挡的层，应该给call()方法添加mask参数。另外，要在构造器中设定self.supports_masking = True。...层会创建一个GRU层的复制（但方向相反），会运行两个层，并将输出连起来。...出于效率的考量，在构造器中先计算出位置嵌入（因此需要知道最大句子长度，max_steps，每个词表征的维度，max_dims）。然后调用call()方法裁剪嵌入矩阵，变成输入的大小，然后添加到输入上。
执行效果依赖 next 方法的调用参数。...3.调用服务器端“获得商品详情”的接口得到购物车中的商品信息（参数为商品Id）4.将获得的商品信息显示在购物车页面。...实现函数原型方法call使用一个指定的 this 值和一个或多个参数来调用一个函数。...一样，唯一的区别就是 call 是传入不固定个数的参数，而 apply 是传入一个数组。...，在 bind() 被调用时，这个新函数的 this 被指定为 bind() 的第一个参数，而其余参数将作为新函数的参数，供调用时使用。
new绑定 通过new关键字调用的函数，属于new绑定模式。这时this关键字指向这个新创建的对象。...，如果箭头函数被非箭头函数包含，则 this 绑定的是最近一层非箭头函数的 this，否则，this 为 undefined。...,params2,...]) // obj:要绑定的this // 第二个参数:类数组或数组，作为function的参数传入 // 立即执行 call function.call(obj, param1...作为参数的话，被调用的时候会被忽略，所以调用obj.foo2()的时候this指向的是全局对象，而全局对象中却没有foo2这个函数，所以报错。...this的指向 本文首发于:你不知道的this关键字
__call__方法部分 再看可调用的部分，partial实例化的对象是一个可调用的，是因为在partial中写了__call__方法，看源码： ###在使用p()时会自动调用__call__方法...'__call__' of partial needs an argument") self, *args = args ###将位置参数和关键字参数分别合在一起，在使用p（）...的时候只传入了部分的参数，这是为了我们的方便，不重复传入不变的参数，而在__call__方法中会将func所需的参数全部传入 newkeywords = self.keywords.copy...self.func(*self.args, *args, **newkeywords) 在使用p（*args，**keywords）的时候，就会自动的调用__call__方法,这就是生成的对象可调用的原因...，self是实例化对象本身，*args、**kw是我们传入函数func的参数，但是只是传入了部分参数，这也是partial的作用所在，所以还要将partial（func，*args，**kw）中的位置参数和关键字参数与
2.1 必选参数 必须参数是最基本的参数类型，当你在 Python 函数中定义一个必选参数时，每次调用都必须给予赋值，否则将报错。...每次调用参数 a 都“记忆”了原来的值，这是因为 Python 函数在定义的时候，默认参数a的值就被初始化为[]，其实a也是一个变量，它指向对象[]，每次调用该函数改变 a的值则会改变 a指针指向的对象的值...对于关键字参数，函数的调用者可以传入任意不受限制的关键字参数。...我们可以使用命名关键字参数来实现这个目的。在 *, 之后紧跟的连续的非可变参数和非关键字参数就是命名关键字参数。...特别注意可变参数无法和命名关键字参数混合。**对于任意函数，都可以通过类似function(args, *kw) 的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。限于篇幅不再一一举例，可自行测试。 4.
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