好的，回到正题，遇到问题解决问题，想办法找一个最佳的Tensorflow的seq2seq解决方案！...介绍使用动态rnn构建seq2seq，decoder使用raw_rnn，原理和WildML的方案差不多。...摘自Whats the difference between tensorflow dynamic_rnn and rnn?。...Decoder实现示例 下面着重介绍如何使用Tensorflow的tf.contrib.seq2seq实现一个Decoder。...先来说明helper是干什么的：参考上面提到的俄罗斯小哥用raw_rnn实现decoder，需要传进一个loop_fn。
本文是seq2seq模型的第二篇，主要是通过raw_rnn来实现seq2seq模型。...steps Stop after model produced 此处我们选择第一种，固定的步骤，在之前的一些tutorial中一般是len(encoder_input)+10，此处我们测试用则简单点使用...dtype=tf.float32) b = tf.Variable(tf.zeros([vocab_size]), dtype=tf.float32) Decoder via tf.nn.raw_rnn 使用...dynamic_rnn有一些限制，不能让我们自定义输入，像下图一样 ?...raw_rnn 图片来自： http://www.wildml.com/2016/04/deep-learning-for-chatbots-part-1-introduction/ assert EOS
tensorflow 双向 rnn 如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn 单层双向rnn (cs224d) tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn...如果想要concatenate的话,直接使用tf.concat(outputs, 2)即可....如何使用: bidirectional_dynamic_rnn 在使用上和 dynamic_rnn是非常相似的....定义前向和反向rnn_cell 定义前向和反向rnn_cell的初始状态 准备好序列 调用bidirectional_dynamic_rnn import tensorflow as tf from tensorflow.contrib...第一次reverse:将输入序列进行reverse,然后送入dynamic_rnn做一次运算. 2.
双向RNN实际上仅仅是两个独立的RNN放在一起, 本博文将介绍如何在tensorflow中实现双向rnn 单层双向rnn ?...如果想要concatenate的话,直接使用tf.concat(outputs, 2)即可....如何使用: bidirectional_dynamic_rnn 在使用上和 dynamic_rnn是非常相似的....定义前向和反向rnn_cell 定义前向和反向rnn_cell的初始状态 准备好序列 调用bidirectional_dynamic_rnn import tensorflow as tf from tensorflow.contrib...其实反向的过程就是做了两次reverse 第一次reverse:将输入序列进行reverse,然后送入dynamic_rnn做一次运算.
(deprecated arguments)dynamic_rnn(): 创建由RNNCell cell指定的递归神经网络。...l2_loss(): L2 Loss.l2_normalize(): 使用L2范数沿着维度轴进行标准化。...quantized_relu_x():计算量子化整流线性X: min(max(features, 0)， max_value)raw_rnn():创建由RNNCell单元格和loop函数loop_fn指定的...也就是说，不允许使用软类，标签向量必须为每一行logits(每一个minibatch条目)的真正类提供一个特定的索引。...rank >= 1) or if the rank of the labels is not equal to the rank of the logits minus one.转载地址：https://tensorflow.google.cn
tensorflow 语音识别 最近在做语音识别的项目，现在项目告一段落，就把最近碰到的东西做一个总结。...序列的长度.此 sequence_length 和用在dynamic_rnn中的sequence_length是一致的,使用来表示rnn的哪些输出不是pad的. preprocess_collapse_repeated...序列的长度.此 sequence_length 和用在dynamic_rnn中的sequence_length是一致的,使用来表示rnn的哪些输出不是pad的....知道这些，就可以使用tensorflow搭建一个简单的语音识别应用了。...参考资料 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/ctc_loss https://www.tensorflow.org/api_docs/
它与股票的实际行为相当接近。接下来，你将看到一个更准确的一步预测方法。...鉴于股票价格不会在一夜之间从0变化到100，这种行为是合理的。接下来，使用指数移动平均线。 指数移动平均线 你可能已经在互联网上看到一些文章，使用非常复杂的模型，并预测了几乎准确的股票市场行为。...你将在下面看到如何用一个简单的平均法来复制这种行为。 在指数移动平均法中，你计算xt+1为。 其中 和 是在一段时间内保持的指数移动平均数值。....最后，你用dynamic_rnn函数计算预测结果，然后通过回归层（w和b）发送输出。你还应该定义reset_sample_state操作，它可以重置单元状态和隐藏状态。...这可以用一个简单的平均技术来复制，在实践中它是没有用的。更明智的做法是预测股票价格的变动。 该模型的超参数对你获得的结果非常敏感。
# 可用的库 import numpy as np import tensorflow as tf 下载数据 股票价格有几种不同的变量。...鉴于股票价格不会在一夜之间从0变化到100，这种行为是合理的。接下来，使用指数移动平均线。 指数移动平均线 你可能已经在互联网上看到一些文章，使用非常复杂的模型，并预测了几乎准确的股票市场行为。...你将在下面看到如何用一个简单的平均法来复制这种行为。 在指数移动平均法中，你计算xt+1为。 其中 和 是在一段时间内保持的指数移动平均数值。....最后，你用dynamic_rnn函数计算预测结果，然后通过回归层（w和b）发送输出。你还应该定义reset_sample_state操作，它可以重置单元状态和隐藏状态。...这可以用一个简单的平均技术来复制，在实践中它是没有用的。更明智的做法是预测股票价格的变动。 该模型的超参数对你获得的结果非常敏感。
此处建议大家阅读tf.nn.dynamic_rnn的文档（地址：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn）做进一步了解。...在TensorFlow中，可以使用tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell函数对RNNCell进行堆叠，相应的示例程序如下： import tensorflow as tf import...在上面的代码中，我们好像有意忽略了调用call或dynamic_rnn函数后得到的output的介绍。将上图与TensorFlow的BasicRNNCell对照来看。.../blob/master/tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py#L417）了解使用方法。...可以阅读此处的文档（地址：http://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/seq2seq）学习它的使用方法。
RNNcell: 它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。...TensorFlow提供了一个tf.nn.dynamic_rnn函数： 设我们输入数据的格式为(batch_size, time_steps, input_size)，其中time_steps表示序列本身的长度...在TensorFlow中，可以使用tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell函数对RNNCell进行堆叠，相应的示例程序如下： 在经典RNN结构中有这样的图： ?...在上面的代码中，我们好像有意忽略了调用call或dynamic_rnn函数后得到的output的介绍。...TensorFlow是出于尽量精简的目的来定义BasicRNNCell的，所以省略了输出参数，我们这里一定要弄清楚它和图中原始RNN定义的联系与区别。
性能和GPU内存使用量与Theano和其他使用CUDNN的库相似。早期版本的性能不足似乎是因为使用了CUDNNv2，那么在TensorFlow v0.8（使用CUDNNv4）中有了极大改善。...TensorFlow Slim是构建图像模型不错的选择。即使你更喜欢自己写底层的TensorFlow代码，对TensorFlow API使用和模型设计等，Slim是不错的参考。...PrettyTensor提供了具有类似张量行为的东西，有一种可链接的语法，你可以快速构建特定类型的模型。...当你在TensorFlow中发现一些与你预期不符的东西，或者你在学习某个方法或某些参数的怪癖行为时，在Github上搜索测试，看看测试是如何做的！ 恶 与Theano相比仍缺少RNN。...动态展开RNN可能是个解决方案，但是tensorflow.python.ops.rnn模块中的dynamic_rnn实现是新功能，还没有形成文档。我们还在进行实验。 性能和内存使用量。
最近在看RNN模型，为简单起见，本篇就以简单的二进制序列作为训练数据，而不实现具体的论文仿真，主要目的是理解RNN的原理和如何在TensorFlow中构造一个简单基础的模型架构。...至于使用TensorFlow构建RNN模型，主要就是定义rnn_cell类型，然后将其复用即可。...tf提供的dynamic_rnn函数，这样做不仅会使编程更加简单，还可以提高计算效率。...使用dynamic_rnn 时，我们直接将输入表示成[batch_size, num_steps, features]的三维Tensor即可。...#rnn_inputs = tf.unstack(x_one_hot, axis=1) cell = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(state_size) #使用dynamic_rnn
最后，教程提供如何复制谷歌的 NMT 系统（GNMT）中的关键功能，在多个 GPU 上进行训练的详细信息。 这一教程还包括详细的基准测试结果，使用者可以自行复制。...我们通过以下方式实现这一目标： 使用最新的解码器/注意力包装 API，TensorFlow 1.2 数据迭代器 结合我们在构建循环模型和 seq2seq 模型方面的专长 提供构建最好的 NMT 模型以及复制谷歌的...我们认为，最重要的是提供可以让人轻松复制的基准。...请注意，句子具有不同的长度以避免计算上的浪费，我们通过source_seqence_length 告诉 dynamic_rnn 确切的源句子长度。...我们选择最有可能的单词，即与最大logit值相关联的id作为输出的单词（这就是“greedy”行为）。例如在图3中，在第一个解码步骤中，单词“moi”具有最高的翻译概率。
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。...此处建议大家阅读 tf.nn.dynamic_rnn 的文档（地址：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn）做进一步了解...在 TensorFlow 中，可以使用 tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell 函数对 RNNCell 进行堆叠，相应的示例程序如下： import tensorflow as tf import...在上面的代码中，我们好像有意忽略了调用 call 或 dynamic_rnn 函数后得到的 output 的介绍。将上图与 TensorFlow 的 BasicRNNCell 对照来看。.../blob/master/tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py#L417）了解使用方法。
1.2 DIEN项目代码 在DIEN项目中，把TensorFlow的rnn代码拿到自己项目中，做了一些修改，具体是： 使用了 GRUCell； 自定义了 VecAttGRUCell； 因为修改了VecAttGRUCell...2.1 RNNCell（抽象父类） 2.1.1 基础 “RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state...，默认使用的 tanh，reuse 代表该 Cell 是否可以被重新使用。...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。即通过{h0,x1, x2, …., xn}直接得{h1,h2…,hn}。...dynamic_rnn则是使用for或者while循环。 调用static_rnn实际上是生成了rnn按时间序列展开之后的图。
Tensorflow vs Theano 当时，Tensorflow刚刚开源，Theano是使用最广泛的框架。...使用Theano有时很痛苦，但却强迫我注意方程中隐藏的微小细节，并全面了解深度学习库的工作原理。 快进几个月：我在斯坦福，我正在使用 Tensorflow。...这篇文章的目标是提供一个如何使用 Tensorflow 构建一个最先进的模型（类似于本文）进行序列标记，并分享一些令人兴奋的NLP知识的例子！...感谢这个参数，对于无效的步长，dynamic_rnn 传递状态并输出零向量。...TensorFlow代码是直截了当的。这一次我们使用每个时间步骤的隐藏状态，而不仅仅是最终状态。因此，我们输入了 m 个 词向量 w1,......,wi，现在我们有了一系列向量 h1,......
不同的是，DIEN将user behavior组织成了序列数据的形式，并把简单的使用外积完成的activation unit变成了一个attention-based GRU网络。...local_test_splitByUser:测试数据，格式同训练数据 3.2 代码实现 本文的代码主要包含以下几个文件： rnn.py：对tensorflow中原始的rnn进行修改，目的是将attention...输入数据介绍 输入的数据有用户id、target的item id、target item对应的cateid、用户历史行为的item id list、用户历史行为item对应的cate id list、历史行为的长度...item embedding输入到dynamic rnn中，同时计算辅助loss： with tf.name_scope('rnn_1'): rnn_outputs,_ = dynamic_rnn...设计好了新的GRU Cell，我们就能计算兴趣的进化过程： with tf.name_scope('rnn_2'): rnn_outputs2,final_state2 = dynamic_rnn
最后，本教程将讲解如何复制谷歌 NMT（GNMT）系统 [5] 的关键特征，以实现在多个 GPU 上训练模型。 本教程包括具体的基准测试结果，用户可自行复制。...我们通过以下方式实现这一目标： 使用最新的解码器/attention wrapper API、TensorFlow 1.2 数据迭代器。 结合了我们在构建循环型和 seq2seq 型模型的专业知识。...提供了可构建最好 NMT 模型的技巧，同时还复制了谷歌的 NMT（GNMT）系统。 我们相信提供所有人都很容易复制的基准是非常重要的。...最大的单词，其 id 与最大的 logit 值相关联，正如被发出的词（这是 greedy 行为）。例如在图 3 中，单词 moi 在第一个解码步中具有最高的翻译概率。...dynamic_rnn with time_major 设定）。
tensorflow buckets tensorflow的编码原则是,先构建计算图,然后再去执行计算图(sess.run()).这就会导致一个问题,我们无法在运行的过程中动态的更改图的结构.我们能做的就是...当然，使用dynamic_rnn或rnn这两个接口也可以减少运算时间。bucket是用在使用在cell(input,state)这种古老的方法上的。...关于bucket的源码是在https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/27711108b5fce2e1692f9440631a183b3808fa01/tensorflow...weights[:bucket[1]], softmax_loss_function=softmax_loss_function)) 总结 使用...tensorflow编码的时候，分为构建计算图和执行计算图部分，上面的代码是用于构建计算图，我们对不同的bucket构建了不同的计算图。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
