Tensorflow变量在rnn模块中的重用
TensorFlow是一个开源的人工智能框架，用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow中，变量是一种特殊的张量，用于存储和更新模型的参数。RNN（循环神经网络）是一种特殊类型的神经网络，用于处理序列数据。
在RNN模块中，变量的重用是指在不同时间步中共享相同的变量。这种重用可以有效地减少模型的参数数量，并提高模型的训练效率和泛化能力。
TensorFlow提供了tf.variable_scope()函数来实现变量的重用。通过在不同的变量作用域中定义相同名称的变量，可以实现变量的重用。在RNN模块中，可以使用tf.variable_scope()来定义RNN的参数变量，并在不同的时间步中重用这些变量。
优势：
- 减少参数数量：通过变量的重用，可以减少模型的参数数量，降低模型的复杂度。
- 提高训练效率：重用变量可以减少模型的参数数量，减少计算量，从而提高模型的训练效率。
- 提高泛化能力：通过重用变量，可以在不同的时间步中共享参数，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的模式和规律，提高模型的泛化能力。
应用场景：
- 语言模型：在自然语言处理任务中，可以使用RNN模块和变量重用来构建语言模型，用于生成文本、机器翻译等任务。
- 语音识别：在语音识别任务中，可以使用RNN模块和变量重用来构建声学模型，用于将语音信号转换为文本。
- 时间序列预测：在时间序列预测任务中，可以使用RNN模块和变量重用来建模序列数据的时序关系，用于预测未来的数值或趋势。
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1回答
给出什么作为预测未来价值的指标？
、、、、
我对机器学习技术很陌生。我看了几个有监督的机器学习模型的例子，我对预测未来的价值有疑问。
我每天都有数据库中的时间序列数据集，我的目标变量是完整的噪声信号，如下所示：
📷
为了训练和预测模型，我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以检验模型是否有效。我有两个自变量和一个目标变量。我正在使用线性回归，Keras和其他模型。
我的基本问题是，在下周没有自变量的情况下，如何预测未来的值(未来一周，一个月)？在这种情况下，作为预测指标，我该给些什么？
任何信息都是非常感谢的。
浏览 0提问于2018-01-29得票数 1
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3回答
是否有一个简单的实值时间序列数据集，可以训练一个普通的RNN模型。对于“非常简单”，我的意思是每个时间步骤只有2到4个实值输入，每个时间步骤只有一个实值输出。
背景:我正在研究机器学习和形式化方法的交叉。为了测试一种正式验证RNN的新技术，我们需要从一个非常简单的设置开始。
谢谢!
浏览 0提问于2019-08-12得票数 1
1回答
我刚开始机器学习，现在正在做一个关于时间序列预测的项目，我搞不懂为什么训练后的预测数据和实际数据不一样。
我在使用tensorflow.js和reactjs，有人能帮我解决创建模型的问题吗？下面是关于这个模型的代码。
任何帮助我的人都会感激..。
...
let x = tf.tensor2d(labels,[labels.length,1]);
let y = tf.tensor2d(inputs,[inputs.length,1]);
let inputSteps = inputs.length / 3;
let labelSteps = lab
浏览 3提问于2021-08-13得票数 0
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我训练了一个对象检测API模型(使用动物园的COCO / Inception v2的Mask RCNN )，具有相同的配置，TensorFlow和模型版本，以及相同数量的步骤的相同(自定义)数据集。
在本地机器(1080TI上的tensorflow-gpu)上，我使用了object_object/Train.py，而在云上，我使用了调用object_detection.train模块的google ml-engine作业。两者使用相同的学习率。
云运行使用了5个工作进程，而本地运行只有1个GPU。它们都被设置为批处理大小为1。
为什么本地训练的模型的准确性要低得多？本地训练的模型往往比云训练的
浏览 28提问于2018-08-23得票数 0
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我刚用seqGAN制作了Tensorflow。
但我不能分享变量。
我写了如下针对鉴别器的代码..。
import tensorflow as tf
def discriminator(x, args, name, reuse=False):
with tf.variable_scope(name, reuse=reuse) as scope:
print(tf.contrib.framework.get_name_scope())
with tf.variable_scope(name+"RNN", reuse=reuse) as
浏览 3提问于2017-08-21得票数 0
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我正在研究RNN语言模型的代码。对于1)如何构造训练对(x，y)以及随后如何计算2)，我感到困惑。代码借用了Tensorflow RNN教程(阅读器模块)。
在读取器模块中，定义了一个生成器。它接受数据作为一个序列，根据批处理大小和希望“展开”RNN的步骤数生成 x，y对。最好先看一下整个定义，但让我感到困惑的是：
for i in range(epoch_size):
x = data[:, i*num_steps:(i+1)*num_steps]
y = data[:, i*num_steps+1:(i+1)*num_steps+1]
yield (x, y)
它被记录为：
*
浏览 0提问于2016-09-07得票数 0
3回答
我的问题可分为两部分。
是否有可以通过不同库使用的机器学习模型文件的格式？例如，我保存了一个模型，然后使用tensorflow加载它？
如果没有，是否有一个库可以帮助传输格式，以便可以在keras中直接使用py手电筒机器学习模型？
我问这个问题的原因是，最近我需要调整我以前在tensorflow的一些受过训练的模型。
这个问题的更新： Facebook和微软将推出一个名为ONNX的模型标准，该标准用于在不同的框架之间传输模型，例如在Pytorch到Caffe2之间。链接如下：
对此问题的进一步更新： Tensorflow本身使用协议缓冲区格式存储模型文件，该文件可用于不同模型
浏览 12提问于2017-06-01得票数 1
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1回答
根据我对机器学习的理解(尽管我对机器学习非常陌生)，需要在训练过程中对模型进行评估。这将避免过度拟合或减少错误预测的可能性。
我尝试修改Tensorflow官方网站提供的鲍鱼示例，以适应我的项目，我发现代码只在模型训练完成后进行一次评估。
这对我来说非常奇怪，因为只有一次评估似乎使“评估阶段”变得无用。换句话说，如果培训已经完成，那么评估有什么用呢？它不能帮助建立一个更好的模型，不是吗？
下面是我的代码的一部分：
nn = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, params=model_params, model_dir='/tmp/nm
浏览 0提问于2018-06-30得票数 2
我们可以在tensorflow中获取任何预训练模型的子集吗？例如，如果我们有一个预先训练的模型，可以检测545个目标，我们可以使这个模型的子集只能检测20个目标，这样就可以减少加载模型和检测过程所需的时间。
浏览 0提问于2018-02-09得票数 0
def rnn_seq2seq(encoder_inputs, decoder_inputs, cell, output_projection=None,feed_previous=False, dtype=tf.float32, scope=None):
with tf.variable_scope(scope or "rnn_seq2seq"):
_, enc_states = rnn.rnn(cell, encoder_inputs,dtype=dtype)
def extract_argmax(prev, i):
if output_proj
浏览 3提问于2015-12-21得票数 2
1回答
我正在从事一个利用OpenStreetMap从卫星图像(使用Tensorflow对象检测数据作为标签)检测建筑物的项目。最近，我升级到Tensorflow 2，并从EfficientDet D4中选择了模范动物园。
我根据我的数据训练(微调)这个预先训练过的模型。在整个培训过程中，我一直使用模型的当前状态进行预测。重点是看看模型的性能如何通过培训得到更好的效果。
问题:在验证数据集中预测建筑物的能力根本没有提高。事实上，情况越来越糟了！然而，训练期间的损失却在不断减少。
下面是一个例子--蓝色是在不到一个时代之后对模型的预测，而红色则是模型训练得更多的预测：
📷
对我来说，这没有任何意义。我花
浏览 0提问于2020-09-13得票数 1
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1回答
我用tensorflow格子中的Keras预先制作的模型，使用python3.7构建了自己的模型，并保存了经过训练的模型。然而，当我使用经过训练的模型进行预测时，预测每个数据点的速度都在毫秒级，这似乎非常缓慢。有什么方法可以加快tfl的预测过程吗？
浏览 0提问于2021-04-21得票数 0
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所以我正在跟踪Tensorflow的LSTM/时间序列教程，有些事情我不明白。我确实理解return_sequences开/关发生了什么，但是有人说，在return_sequences上，您可以允许
同时在多个时间步骤上训练模型
我不太明白这意味着什么。如果您不使用它，则输入将通过所有以前的时间步骤，并进行预测。您的损失将是这个预测的错误和实际的错误。你仍然在所有的时间步骤上进行训练，对吧(虽然我想不是同时进行的)。
如果是的话，它会对每一个时间步骤进行预测--在这种情况下，损失是多少？这是序列中每个预测的平均误差吗？为什么打开return_sequences更好，就像教程中所做的那样？在这种
浏览 0提问于2020-12-13得票数 2
我终于用我的LSTM模型来预测事情了。然而，我遇到了一个我不太明白的新问题。如果我试图用
sess.run(pred, feed_dict={x: xs})
它对第一个预测非常有用，但是后续的任何预测都会引发错误：
ValueError:可变权重_def/权重已经存在，不允许。你是想把reuse=True设为VarScope吗？
现在，这方面有大量的主题--其中大多数都很容易按照它的要求来解决--只需在违规的行周围创建一个变量范围，并使变量重用成为现实。现在，如果我这样做，就会得到以下错误：
ValueError:变量rnn_def/RNN/BasicLSTMCell/Linear/
浏览 2提问于2016-11-27得票数 4
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我使用tensorflow在我的数据集上训练一个简单的两层RNN。训练曲线如下所示：
其中，x-axis是步长(在一个步骤中，使用batch_size数量的样本来更新网络参数)，y-axis是精度。红、绿、蓝三条线分别表示训练集、验证集和测试集的准确率。似乎训练曲线并不平滑，并且有一些损坏的变化。这是否合理呢？
浏览 5提问于2016-10-02得票数 1
我正在尝试使用小型批次在Tensorflow中训练LSTM，但是在培训完成之后，我想通过每次向它提交一个示例来使用该模型。我可以在Tensorflow中设置图形来训练我的LSTM网络，但是我不能以我想要的方式使用经过训练的结果。
设置代码如下所示：
#Build the LSTM model.
cellRaw = rnn_cell.BasicLSTMCell(LAYER_SIZE)
cellRaw = rnn_cell.MultiRNNCell([cellRaw] * NUM_LAYERS)
cell = rnn_cell.DropoutWrapper(cellRaw, output_kee
浏览 0提问于2016-08-21得票数 5
2回答
我需要用scikit训练一个模型--学会预测房间里人少的可能的时间。
下面是我的数据集的样子：
Time PeopleCount
---------------------------------------------
2019-12-29 12:40:10 50
2019-12-29 12:42:10 30
2019-12-29 12:44:10 10
2019-12-29 12:46:10 10
2019-12-29 12:48
浏览 3提问于2020-01-21得票数 0
回答已采纳
如我所知，DropoutWrapper的用法如下
__init__(
cell,
input_keep_prob=1.0,
output_keep_prob=1.0,
state_keep_prob=1.0,
variational_recurrent=False,
input_size=None,
dtype=None,
seed=None
)
。
cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(state_size, state_is_tuple=True)
cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob
浏览 3提问于2017-08-04得票数 10
以下是我如何理解RNN中参数共享的意义：
在常规前馈神经网络中，每个输入单元都被分配一个独立的参数，这意味着输入单元(特征)的数量对应于要学习的参数数。在处理例如图像数据时，所有训练示例(通常是恒定像素大小*像素大小* rgb帧)输入单元的数量是相同的。
然而，像句子这样的顺序输入数据可以以高度不同的长度输入，这意味着根据处理示例语句的不同，参数的数量将不相同。这就是为什么参数共享对于有效处理顺序数据是必要的:它确保模型始终具有相同的输入大小，而不管序列长度如何，因为它是根据从一种状态到另一种状态的转换来指定的。因此，可以在每个时间步骤中使用相同的权值转换函数(输入到隐藏的权重，隐藏到输出的权
浏览 1提问于2017-12-18得票数 7
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1回答
1)众所周知，KNN在训练阶段不进行计算，而是推迟所有的分类计算，因此我们称之为懒惰学习者。分类应该比训练花费更多的时间，但是我发现这个假设与weka几乎相反。其中KNN训练比测试花费更多的时间。
为什么和如何在weka中KNN在分类方面表现得更快，而在一般情况下，它应该表现得更慢？
它也会导致计算错误吗？
2)当我们说Knn中的特征加权可以提高高维数据的性能时，我们说它是什么意思？我们指的是高InformationGain的特征选择和选择吗？
浏览 4提问于2014-02-13得票数 4
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