我最近将我的流从Rev8升级到了Rev12。在Rev8中,rnn_cell.LSTMCell中的默认"state_is_tuple“标志设置为False,因此我使用列表初始化了LSTM,请参阅下面的代码。
#model definition
lstm_cell = rnn_cell.LSTMCell(self.config.hidden_dim)
outputs, states = tf.nn.rnn(lstm_cell, data, initial_state=self.init_state)
#init_state place holder and feed_dict
de
我已经完成了一个简单的多对一的LSTM模式如下。
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import LSTM
from tensorflow.keras.layers import Dropout
model=Sequential()
model.add(LSTM(2**LSTM_units,input_length=data.shape[1],input_dim=data.shape[2],re
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,
每次我更改数据集时,它都会给出不同的精度。有时它提供97%,50%和92%。这是一种文本分类。这一切为什么要发生?另外95%来自两个数据集,这些数据集大小相同,结果几乎相同。
#Split DatA
X_train, X_test, label_train, label_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2,random_state=42)
#Size of train and test data:
print("Tr
我试图将一个LSTM层的输出输入到另一个LSTM层,以及该层的文本。提供给两个LSTM的文本是不同的,我的目标是第二个LSTM在第一个LSTM理解的基础上提高对其文本的理解。
我可以尝试在Tensorflow中这样实现它:
# text inputs to the two LSTM's
rnn_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, text_data)
rnn_inputs_2 = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, text_data)
# first LSTM
lstm1Output, lstm1S
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
我正在使用TF2.0中的一些LSTM层。为了训练目的,我使用回调LearningRateScheduler,为了速度目的,我禁用了Tensorflow (disable_eager_execution)的急切模式。但当我同时使用这两种功能时,tensorflow会发出警告:
Operation ... was changed by setting attribute after it was run by a session. This mutation will have no effect, and will trigger an error in the future. Either d