Tensorflow RNN输出张量形状
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，RNN（循环神经网络）是其中的一种神经网络模型。RNN通过在网络中引入循环连接，可以处理序列数据，如文本、语音等。
RNN的输出张量形状取决于输入数据的维度和网络的配置。一般来说，RNN的输出张量形状可以是以下几种情况之一：
- 一对一（One-to-One）：输入和输出的张量形状相同，即每个时间步的输入对应一个时间步的输出。
- 一对多（One-to-Many）：输入的张量形状与输出的张量形状不同，即每个时间步的输入对应多个时间步的输出。这种情况常见于图像描述生成等任务。
- 多对一（Many-to-One）：输入的张量形状与输出的张量形状不同，即多个时间步的输入对应一个时间步的输出。这种情况常见于情感分析、文本分类等任务。
- 多对多（Many-to-Many）：输入和输出的张量形状都不相同，即多个时间步的输入对应多个时间步的输出。这种情况常见于机器翻译、语音识别等任务。
对于TensorFlow中的RNN模型，可以使用tf.nn.dynamic_rnn函数来构建。该函数会根据输入数据的形状自动推断输出张量的形状。具体使用方法可以参考TensorFlow官方文档中的介绍：tf.nn.dynamic_rnn
在腾讯云的产品中，与TensorFlow相关的产品有腾讯云AI Lab、腾讯云AI开放平台等。这些产品提供了丰富的人工智能服务和开发工具，可以帮助开发者快速构建和部署基于TensorFlow的机器学习模型。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方网站：腾讯云AI Lab、腾讯云AI开放平台。
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TensorFlow的tf.nn.dynamic_rnn算子的输入张量是如何构造的？
tensorflow、recurrent-neural-network
我试图使用TensorFlow 0.9.0中的word嵌入和递归神经网络编写语言模型，使用tf.nn.dynamic_rnn图操作，但我不明白input张量是如何构造的。
假设我有一个n个单词的语料库。我将每个单词嵌入长度为e的向量中，并希望我的RNN展开到t个时间步骤。假设我使用默认的time_major = False参数，那么input张量[batch_size, max_time, input_size]会有什么形状？
也许一个很小的例子会让这个问题变得更清楚。假设我有一个由n=8单词组成的语料库，如下所示。
1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 2
假设我将其嵌入到一个大小为e=
浏览 3提问于2016-06-29得票数 4
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理解用于LSTM (动态RNN)的张量输入和转换
tensorflow、lstm、rnn
我正在Tensorflow中构建一个LSTM风格的神经网络，在将它传递到tf.nn.dynamic_rnn层之前，我很难确切地理解需要什么输入和后续的转换。
理解输入
输入函数是以以下形式发送特征张量。
batch_size，max_time
然而，手册指出输入张量必须是形式的。
batch_size，max_time，……
因此，我用一维张量将输入扩展为形式。
batch_size，max_time，1
此时，输入不会在运行时中断，但我不完全理解我们在这里做了什么，并怀疑它在计算损失时可能会导致问题(见下文)。
理解转换
这个扩展的张量就是下面代码中使用的“特性”张量。
LSTM_SIZE
浏览 3提问于2017-11-16得票数 1
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如何将权重转移到tensorflow RNN单元格
tensorflow
我有一组在matlab中实现的训练模型的权重。我想将权重传递给tensorflow。然而，具有500个单元tf.rnn.rnn_cell.LSTMCell具有形状为(1524,2000)的权重矩阵。为什么是1524？为什么是2000年？这与我的权重大小完全不相符。
我的模型有3个隐藏层，每个隐藏层有1000个节点，最后一个隐藏层是时间层(递归)。输入维度为1539。输出维度为1026。时间层具有1x1000的时间权重和1000x1000的层权重以及1x1000的偏差。
import scipy
import numpy as np
import tensorflow as tf
x = tf
浏览 1提问于2016-12-23得票数 0
1回答
递归神经网络的类型
neural-network、deep-learning、rnn
我有个关于RNN类型的问题。伊恩·古德费罗在他的著作“深度学习”中写道：
递归神经网络的一些重要设计模式的例子包括：·递归网络，它在每个时间步骤产生一个输出，并且在隐藏的单元之间有经常性的连接，如图10.3所示。·经常性网络，在每个时间步骤产生一个输出，并且只具有从一个时间步骤的输出到下一个时间步骤的隐藏单元的经常性连接，如图10.4所示:在隐藏单元之间具有经常性连接的经常性网络，读取整个序列，然后产生一个输出，如图10.5所示。第10章.序列建模:递归和递归网
接下来，我阅读了Andrej http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiven
浏览 0提问于2018-06-20得票数 0
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Tensorflow:如何将前一个时间步的输出作为输入传递到下一个时间步
python、tensorflow、recurrent-neural-network
这是此问题的副本
我希望在时间步长T传递RNN的输出作为时间步长T+1的输入。input_RNN(T+1) = output_RNN(T)根据文档，tf.nn.rnn以及tf.nn.dynamic_rnn函数显式地接受所有时间步长的完整输入。
我在上检查了单元格示例，它使用一个循环并调用seq2seq (input，state)函数。信元可以是lstm或gru或任何其他rnn信元。我查看了文档以查找cell()的参数的数据类型和形状，但我只找到了表单单元格的构造器(Num_neurons)。我想知道将输出传递给输入的正确方式。我不想使用其他的库/包装器，比如构建在tensorflow之上的ke
浏览 4提问于2016-09-25得票数 13
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Tensorflow GPU内存在均方误差中耗尽
tensorflow、gpu、recurrent-neural-network
我有一个Tensorflow模型，它是一个使用长时记忆的递归神经网络。状态大小为3000，输入的每个时间步骤有300个输入，大约有500个时间步骤，每个时间步骤有1个输出。我在训练一个序列到序列的模型。
对于少于500个时间步骤的输入，它运行良好，但在大约500个时间步骤的某个地方，它崩溃时内存不足：
ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[20375,20375]
[[Node: gradients/mean_squared_error/Mul_g
浏览 9提问于2017-03-27得票数 1
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3回答
获取dynamic_rnn在TensorFlow中的最后输出
python、tensorflow、neural-network、deep-learning、recurrent-neural-network
我有一个三维张量的形状[batch, None, dim]，其中第二维，即时间步骤，是未知的。我使用dynamic_rnn来处理这样的输入，如下所示：
import numpy as np
import tensorflow as tf
batch = 2
dim = 3
hidden = 4
lengths = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[batch])
inputs = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[batch, None, dim])
cell = tf.nn.rnn_cell.GRUC
浏览 4提问于2016-12-21得票数 16
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从tf.nn.dynamic_rnn获取非填充项的最后输出。
python、tensorflow
我想在全对一模式下使用RNN (最后只有一个输出)。在TensorFlow中，可以使用：
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(lstm_num_units)
output, _ = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, embed, dtype=tf.float32)
其中，输出包含所有时间步骤的输出[0, max_time-1]，而max_time是批处理中最长输入的长度。
现在，我想得到批处理中每个输入的最后一个输出。让我说得更清楚。我在网络上看到的所有实现都使用output[:,-1]作为最后的输出。但是，对于已填充的输入，这将
浏览 0提问于2018-05-15得票数 1
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Tensorflow LSTM-单元的输出
python、tensorflow、output、lstm
我有个关于Tensorflow LSTM-实现的问题。目前TF中有几种实现，但我使用：
cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_units)
其中n_units是“平行的”LSTM-单元的数量。
为了得到我的输出，我调用：
rnn_outputs, rnn_states = tf.nn.dynamic_rnn(cell, x,
initial_state=initial_state, time_major=False)
其中(作为time_major=False) x是形状(batch_siz
浏览 2提问于2017-02-26得票数 7
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如何在元素较少的情况下获取`tf.PaddingFIFOQueue.dequeu_up_to`的批量大小？
python-3.x、machine-learning、tensorflow
中的示例代码。
和
使用TensorFlow向语言模型(rnn)提供数据的标准方法的。
因此，在输入之前，我要确保将它们填充到当前批次中的最大输入长度，然后在当前批次中随机混洗。到目前为止一切顺利。
但是，我很难为形状取决于当前batch_size的tf.nn.dynamic_rnn指定初始状态。
如果批量大小是固定的，应该不会有任何问题。
但是，如果我使用的是tf.PaddingFIFOQueue.dequeue_up_to(batch_size)，如果队列中的元素不多，则返回的元素可能会少于batch_size。(如果将最后一组元素出队，则这是可能的)。在这种情况下，我们如何使用返回的确切
浏览 0提问于2017-06-24得票数 1
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对keras.layers.RNN中时间步长和输出形状概念的困惑
keras、rnn
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
浏览 1提问于2018-10-31得票数 0
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2回答
什么是TensorFlow中的动态RNN？
tensorflow、recurrent-neural-network
我对什么是动态RNN (即dynamic_rnn)感到困惑。它返回输出和TensorFlow中的状态。这些状态和输出是什么？在动态神经网络中，在TensorFlow中什么是动态的？
浏览 3提问于2017-03-29得票数 12
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馈电叠加RNN输出到全连接层
python、tensorflow、neural-network、recurrent-neural-network、rnn
我试图用tensorflow中的堆叠RNN来解决回归问题。RNN输出应该输入到一个完全连接的层中进行最终的预测。目前，我正在纠结于如何将RNN输出输入到最终的fully_connected层。我的输入是形状为batch_size，max_sequence_length，num_features
RNN层的创建方式如下：
cells = []
for i in range(num_rnn_layers):
cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_rnn_units)
cells.append(cell)
multi_rnn_cell = tf.co
浏览 1提问于2018-04-13得票数 1
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Conv1D问题的Keras和输入形状
python、tensorflow、keras、time-series、conv-neural-network
首先，我对神经网络和Keras非常陌生。
我试图用Keras创建一个简单的神经网络，其中输入是一个时间序列，输出是另一个相同长度的时间序列(一维向量)。
我制作了虚拟代码，使用Conv1D层创建随机输入和输出时间序列。然后，Conv1D层输出6个不同的时间序列(因为我有6个过滤器)，下一个层我定义了将所有6个输出添加到一个输出到整个网络中。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.models import Model
from tensorflow.python.keras.layers
浏览 0提问于2018-08-14得票数 1
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tf.nn.dynamic_rnn电流函数输出的分析
tensorflow
我无法理解tf.nn.dynamic_rnn tensorflow函数的输出。该文档只说明输出的大小，但它没有说明每一行/列意味着什么。从文件中：
输出：RNN输出Tensor。
如果time_major == False (默认)，这将是一个Tensor形状：[batch_size, max_time, cell.output_size]。
如果time_major ==是真的话，这将是一个Tensor形状的：[max_time, batch_size, cell.output_size]。
注意，如果cell.output_size是整数或TensorShape对象的元组(可能是嵌套的)
浏览 1提问于2017-05-24得票数 13
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Tensorflow RNN是否完全实现了Elman网络？
tensorflow、neural-network、recurrent-neural-network
问:是否实现了Tensorflow RNN来输出Elman Network的隐藏状态？
cells = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(4)
outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell=cells, etc...)
我是TF的RNN的新手，对输出和状态的意义很好奇。我正在学习斯坦福大学的tensorflow教程，但似乎没有详细的解释，所以我在这里询问。经过测试，我认为经过序列计算后的state是隐藏状态，而outputs是每个时间步之后的隐藏状态数组。
所以我想说清楚。输出和状态只是隐藏的状态向量，所以为了完全实现El
浏览 2提问于2017-05-08得票数 2
1回答
如何在TensorFlow中处理可变形状偏差？
python-3.x、tensorflow
我只是在修改我写的一个LSTM网络，以打印出测试错误。我意识到，问题在于，我定义的模型取决于批处理的大小。
具体来说，输入是形状[batch_size, time_steps, features]的张量。输入进入LSTM单元和输出，我将其转化为一个time_steps 2D张量列表，每个2D张量都具有形状[batch_size, hidden_units]。然后，将每个2D张量乘以形状[hidden_units]的权重向量，生成形状[batch_size]的矢量，该矢量已添加了形状[batch_size]的偏置矢量。
换句话说，我给出了模型的N序列，并期望它为每个序列的每个时间步骤输出一个标量
浏览 4提问于2017-04-20得票数 2
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递归神经网络是神经网络链吗？
machine-learning、neural-network、artificial-intelligence、recurrent-neural-network
我在问递归神经网络是不是一系列神经网络。
现在，从直觉上讲，RNN是一个神经网络，具有来自过去输出的反馈回路，并且取决于一个人的实现，反馈回路从隐藏层到下一个时间戳的隐藏层和/或输入。
排除它连接隐藏层的实现，这种实现与神经网络链有什么不同吗？
我认为，根据我的理解，可以从一系列神经网络构建这样的实现，其中神经网络的每个输入都是给定数据的时间戳+最后一个时间戳的输出。
你能知道这个直觉是否正确吗？或者RNN和any之间有什么不同之处吗？
我也问过专门研究机器学习的教授这个问题，如果有人有足够的好奇心，我可以看看我是否可以在得到他的回复后发布他的回复。
浏览 5提问于2016-10-11得票数 1
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具有连续输入和离散输出的生成RNN的实现
machine-learning、tensorflow、neural-network、lstm、recurrent-neural-network
目前，我正在使用一个生成的RNN对索引进行序列分类(某种程度上说，某物是否是噪声)。
我的输入是连续的(即0到1之间的实值)，输出是(0或1)。
例如，如果模型将大于0.5的数字标记为1，否则为0，
[.21, .35, .78, .56, ..., .21] => [0, 0, 1, 1, ..., 0]:
0 0 1 1 0
^ ^ ^ ^ ^
| | | | |
o->L1 ->L2 ->L3 ->L4 -&g
浏览 1提问于2017-12-18得票数 2
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在LSTMStateTuple上调用reshape会将其转换为张量
tensorflow、reshape、lstm、recurrent-neural-network、tensor
我使用带有LSTMCell的dynamic_rnn，它输出一个包含内部状态的LSTMStateTuple。在这个对象上调用reshape (由于我的错误)会导致一个张量，而不会在创建图形时导致任何错误。我在运行时通过图形输入时也没有得到任何错误。
代码：
cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(size, state_is_tuple=True, ...)
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, ...)
print(states) # state is an LSTMStateTuple
states = tf
浏览 0提问于2017-05-25得票数 2
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