我试图从运行一段代码,但没有成功。没有关于如何运行它的说明。我怀疑我应该运行FactcheckingRANLP/Factchecking_clean/classification/lstm_train.py,然后运行.../lstm_test.py。
问题在于,此代码使用import语句作为模块,引用位于不同目录中的文件夹和文件,例如在lstm_train.py中。
File "lstm_train.py", line 3, in <module>
from classification.lstm_utils import *
ModuleNotFoundE
来自Tensorflow代码:丹索尔·弗洛.RnnCell。
num_units: int, The number of units in the LSTM cell.
我不明白这意味着什么。LSTM单元的单位是什么?输入,输出和忘记门?这是否意味着“深层LSTM的递归投影层中的单元数”?那为什么它被称为“LSTM单元中的单元数”?什么是LSTM单元,它与LSTM块有什么不同?如果不是单元,最小LSTM单元是什么?
我在ZKoss上转换datebox格式时遇到了一些问题。日志输出如下:
input?
Fri Jan 04 00:00:00 UTC 2002choosing date
test1
org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: syntax error at or near "Jan"
Position: 49
at org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl.receiveErrorResponse(QueryExecutorImpl.java:2096)
at org.postg
当使用下面的函数模式创建LSTM层时,会引发错误
ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim=3, found ndim=2
代码以复制问题
import keras
from keras.layers import Input, LSTM, Dense
from keras.models import Model
import numpy as np
def build_lstm(lstm_input, hidden_dim=256):
out = LSTM(hidden_dim, i
输入数组有4列:前3列是介于-1和1之间的实数,第4列是期望的输出,可以是-1、0或+1 (这是一个分类问题,-1和1表示有用的类别,0表示样本不属于其中任何一个)。显然,选择网络类型为LSTM是因为类别不仅取决于前3列的值,还取决于前面示例的属性。
对于一个简单的非LSTM网络,我会这样做(但我不确定这是否正确,因为我对Keras和神经网络使用Python语言是完全陌生的,我以前只在Java和C#中使用过Encog,它没有LSTM)。
# dataset = the array I've described above
x = dataset[:, 0:3]
y = dataset[
我有以下代码,我希望从2层LSTM获得一个正向传递:
"""
this is a simple numerical example of LSTM forward pass to allow deep understanding
the LSTM is trying to learn the sin function by learning to predict the next value after a sequence of 3 inputs
example 1: {0.583, 0.633, 0.681} --> {0.725}, these va
我看到了在tensorflow上调用lstm的两种不同的方法,我对一种方法和另一种方法的区别感到困惑。在哪种情况下使用其中一种
第一种方法是创建一个lstm,然后像下面的代码那样立即调用它
lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
# Initial state of the LSTM memory.
initial_state = tf.zeros([batch_size, lstm.state_size])
for i in range(num_steps):
# The value of state is updated after pr
我开始学习如何用keras来实现神经网络。然而,我刚才偶然发现了这个错误。我不知道我在这里做错了什么。我在youtube上的Valerio:教程旁工作。
我的代码:
import tensorflow
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dropout, LSTM
class GNN:
"""
GNN is a graph neural network.
"""
def __init__(self,
为什么下面的代码会提供ValueError: Input 0 is incompatible with layer dense_14: expected min_ndim=2, found ndim=1?当我删除unroll=True时,它会起作用,这个参数不会影响LSTM的输出维度。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(LSTM(
100,
batch_input_shape=(1, 1, 17),
unrol
我有以下代码:
units = 1024
lstm_layer = tf.keras.layers.LSTM(units)
dim = tf.zeros([64,1024])
output, hidden = lstm_layer(embedded_data, initial_state = dim)
我得到以下错误消息:
ValueError: An `initial_state` was passed that is
not compatible with `cell.state_size`.
Received `state_spec`=
ListWrapper([InputSpe