本文不纠结于Seq2Seq的原理介绍，而是着重介绍代码实战。本文基于python3和tensorflow1.4 实现。...1.5 tf.contrib.seq2seq.TrainingHelper 这是用于seq2seq中帮助建立Decoder的一个类，只能在训练时使用，示例代码如下： helper = tf.contrib.seq2seq.TrainingHelper...中帮助建立Decoder的一个类，在预测时使用，示例代码如下： helper = tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper( embedding=embedding...： tile( input, multiples, name=None ) tf.tile主要的功能就是在tensorflow中对矩阵进行自身进行复制的功能，比如按行进行复制，或是按列进行复制...在training阶段，为了能够让模型更加准确，我们并不会把t-1的预测输出作为t阶段的输入，而是直接使用target data中序列的元素输入到Encoder中。
seq2seq还是很赞的，既能做翻译、又能做image captioning，还能做多标签。...https://github.com/zhangluoyang/text_sum/blob/master/seq2seq_attention_model.py 原理介绍已经有很多了，那我们在看一下TF的seq2seq...代码吧： # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import os, re from tensorflow.python.layers.core...OUTPUT_NUM_VOCAB, kernel_initializer = output_layer_kernel_initializer ) # with tf.variable_scope("decode"): training_helper...= tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder( decoder_multi_cell, training_helper, encoder_state
以RNN为代表的语言模型在机器翻译领域已经达到了State of Art的效果，本文将简要介绍语言模型、机器翻译，基于RNN的seq2seq架构及优化方法。...然而，传统语言模型的一大缺点就是，精度的提升需要提高n-gram中的n。提高n的值带来需要内存的指数提高。...基于RNN的seq2seq架构 seq2seq结构 基于RNN的seq2seq架构包含encoder和decoder，decoder部分又分train和inference两个过程，具体结构如下面两图所示...优化seq2seq seq2seq的decoder中，输入信息只有ht−1,xth_{t-1},x_t，在这基础上，可以增加新的信息yt−1,sency_{t-1}, s_{enc}。...Tensorflow实例 下面，介绍基于Tensorflow 1.1的实例代码，代码参考了Udacity DeepLearning NanoDegree的部分示例代码。
1.2 Beam Search介绍 在sequence2sequence模型中，beam search的方法只用在测试的情况，因为在训练过程中，每一个decoder的输出是有正确答案的，也就不需要beam...这就是seq2seq中的beam search算法过程， 2、tensorflow相关api介绍 2.1 tf.app.flags tf定义了tf.app.flags，用于支持接受命令行传递参数，相当于接受...') training_decoder = tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(cell=decoder_cell, helper=training_helper,...，这一般是固定的，当然也可以自己定义Helper类，实现自己的功能 training_helper = tf.contrib.seq2seq.TrainingHelper...') training_decoder = tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(cell=decoder_cell, helper=training_helper
为了简化编码工作，threejs中内置了许多各类helper类，通过helper类，让我们能添加一两行代码展现很酷的功能。...还有一些看不见的对象（如光源，边界等），helper对象可以将它们展现出来，也方便我们理解。 ? 打开源代码的helpers目录，在这里列出了所有的helper对象。...在以往OpenGL编程中，绘制这些坐标网格，需要一根线一根线的进行计算绘制，处理起来很麻烦。而使用GridHelper对象，真是太方便了，随便几句话搞定。...，然后使用助手添加到模型中。...这里设置为 false 表示辅助对象 使用光源的 matrixWorld。 .color : hex 构造函数中传入的颜色值. 默认为 undefined.
动机 其实差不多半年之前就想吐槽Tensorflow的seq2seq了（后面博主去干了些别的事情），官方的代码已经抛弃原来用静态rnn实现的版本了，而官网的tutorial现在还是介绍基于静态的rnn的模型...是legacy_seq2seq的。本来Tensorflow的seq2seq的实现相比于pytorch已经很复杂了，还没有个正经的tutorial，哎。...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！...学习的资料 知名博主WildML给google写了个通用的seq2seq，文档地址，Github地址。这个框架已经被Tensorflow采用，后面我们的代码也会基于这里的实现。...GreedyEmbeddingHelper：适用于测试中采用Greedy策略sample的helper。 CustomHelper：用户自定义的helper。
好了，接下来就可以愉快的玩耍了~~ 模型构建 有了数据之后看一下模型构建的代码，其实主体代码还是跟前面说到的tf官方指导文档差不多，主要分为以下几个功能模块： 1. 一些变量的传入和定义 2....在网上找了很久在tensorflow的一个issue里面发现了一个方案，他的思路是修改loop_function函数，也就是之前根据上一时刻输出得到下一时刻输入的函数，在loop function里面实现...但是这样做仍然会出现一个问题，就是你会发现最后的输出全部都相同，原因就在于decoder开始的时候样本是beam_szie个完全相同的输入，所以经过loop_function得到的beam_size个最大序列也是完全相同的...这部分代码就在seq2seq文件中。 ?...DeepQA用的是embedding_rnn_seq2seq函数，训练过程中loss经过30个人epoch大概可以降到3点多，但是我这里改成了embedding_attention_seq2seq函数，
知乎专栏：机器不学习 作者：天雨栗 | 蚂蚁金服 | 数据算法 已授权刊登 前言 好久没有更新专栏，今天我们来看一个简单的Seq2Seq实现，我们将使用TensorFlow来实现一个基础版本的Seq2Seq...，主要帮助理解Seq2Seq中的基础架构。...最后，基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组件仅仅是一个固定大小的状态向量，这使得Decoder无法直接去关注到输入信息的更多细节。...实战代码 下面我们就将利用TensorFlow来构建一个基础的Seq2Seq模型，通过向我们的模型输入一个单词（字母序列），例如hello，模型将按照字母顺序排序输出，即输出ehllo。...在这里，我们使用TensorFlow中的tf.contrib.layers.embed_sequence来对输入进行embedding。
前言 好久没有更新专栏，今天我们来看一个简单的Seq2Seq实现，我们将使用TensorFlow来实现一个基础版本的Seq2Seq，主要帮助理解Seq2Seq中的基础架构。...最后，基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组件仅仅是一个固定大小的状态向量，这使得Decoder无法直接去关注到输入信息的更多细节。...实战代码 下面我们就将利用TensorFlow来构建一个基础的Seq2Seq模型，通过向我们的模型输入一个单词（字母序列），例如hello，模型将按照字母顺序排序输出，即输出ehllo。...在这里，我们使用TensorFlow中的tf.contrib.layers.embed_sequence来对输入进行embedding。...在training阶段，为了能够让模型更加准确，我们并不会把t-1的预测输出作为t阶段的输入，而是直接使用target data中序列的元素输入到Encoder中。
在IDEA安装插件中搜索code review helper，然后安装该插件，安装完成后重启IDEA2. 重启后，在IDEA下方可以看到有一个CodeReview的选项卡菜单3....VsCode中——Code Review插件的安装和使用6. 微信小程序开发工具----1. 在IDEA安装插件中搜索code review helper，然后安装该插件，安装完成后重启IDEA2....在整改完毕后提交代码到代码仓库，提交过程中需要在提交注释中写清楚本次提交对应的检视记录ID及修改的具体内容（有关代码仓库中代码提交规范及注释模板请另行参考）。...如果本次检视的结果涉及到的责任人较多，则可以将检视报告提交到版本管理库中，所有的项目参与人员共同查看结果并对其中提到的代码问题进行整改以及确认，当版本库中检视报告中的所有问题都编辑为已修改则认为本次代码检视任务第一阶段已经完成...），在整改完毕后提交代码到代码仓库，提交过程中需要在提交注释中写清楚本次提交对应的检视记录ID及修改的具体内容（有关代码仓库中代码提交规范及注释模板请另行参考）。
【RNN训练技巧】《Tips for Training Recurrent Neural Networks》by Danijar Hafner 链接：http://danijar.com/tips-for-training-recurrent-neural-networks...Seq2seq文本摘要（清华nlp）】“Tensorflow Seq2seq Text Summarization” by THUNLP Github链接：https://github.com/thunlp.../TensorFlow-Summarization 【用Tensorflow/OpenCV实现目标实时识别】《Building a Real-Time Object Recognition App with...Tensorflow and OpenCV》by Dat Tran Github链接： https://github.com/datitran/Object-Detector-App 【AI的未来】...v=nbUg9IuIs_8 【基于Opencv/TensorFlow/mtcnn/Facenet的实时人脸检测/人脸识别】《Real time face detection and recognition
采用带注意机制的序列序列结构进行英印地语神经机器翻译 Seq2seq模型构成了机器翻译、图像和视频字幕、文本摘要、聊天机器人以及任何你可能想到的包括从一个数据序列到另一个数据序列转换的任务的基础。...我们这里的重点是机器翻译，基本上就是把一个句子x从一种语言翻译成另一种语言的句子y。机器翻译是seq2seq模型的主要用例，注意机制对机器翻译进行了改进。...除了实现之外，我们还将详细了解seq2seq体系结构和注意力的每个组件表示什么。本文中使用的代码可以在最后的资源列表中找到。...目标 在Tensorflow中实现、训练和测试一个英语到印地语机器翻译模型。 对编码器、解码器、注意机制的作用形成直观透彻的理解。 讨论如何进一步改进现有的模型。 读数据集 首先，导入所有需要的库。...tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences import tensorflow as tf from sklearn.model_selection
参考链接： Python机器学习中的seq2seq模型 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78258198 Seq2seq模型 seq2seq...在training阶段，为了能够让模型更加准确，我们并不会把t-1的预测输出作为t阶段的输入，而是直接使用target data中序列的元素输入到Encoder中。...在training过程中，我们并不会把每个阶段的预测输出作为下一阶段的输入，下一阶段的输入我们会直接使用target data，这样能够保证模型更加准确。 ...TensorFlow seq2seq模型 TensorFlow也为此创建了一个模型：tensorflow/tensorflow/python/ops/seq2seq.py，最基本的RNN编码-解码器就像是这样子的...中实现encoder-decoder模型 tensorflow中数据预处理 在神经网络中，对于文本的数据预处理无非是将文本转化为模型可理解的数字，这里都比较熟悉，不作过多解释。
前言 由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Seq2Seq模型中的Beam Search算法。...自动生成翻译句子的步骤就是在解码的过程中，每一步预测的单词中概率最大的单词被选为这一步的输出，并复制到下一步的输入中，最终的输出序列就是我们最终的翻译结果。 ?...▲机器翻译测试阶段的示意图 比如输入待翻译的句子"I love you"，能够通过我训练好的seq2seq模型自动生成"我爱你"。 seq2seq Model的核心是： ? 其中 ?...但是这里需要注意，因为我们是以单词为基元的，所以不可能直接输出是概率最大的序列，只能一个单词一个单词的输出，从seq2seq Model的核心式子中我们也可以看出输出 ? 不仅与 ?...越长的话，没有任何的算法，直接去遍历的话，那这个效率会很低。 参考： 1.《tensorflow实战Google学习框架》 2.小象学院
Awesome Chatbot Github:https://github.com/fendouai/Awesome-Chatbot Chatbot ParlAI A framework for training...seq2seq chatbot https://github.com/nicolas-ivanov/tf_seq2seq_chatbot ai-chatbot-framework A python chatbot...webchatbot.mybluemix.net/ Chatbot An AI Based Chatbot http://chatbot.sohelamin.com/ neural-chatbot A chatbot based on seq2seq...使用TensorFlow实现的Sequence to Sequence的聊天机器人模型 https://github.com/qhduan/Seq2Seq_Chatbot_QA Chatbot 基於向量匹配的情境式聊天機器人...Corpus http://www.cs.cornell.edu/~cristian/Cornell_Movie-Dialogs_Corpus.html Dialog_Corpus Datasets for Training
今天，我们很高兴能够发布最新的 TensorFlow 神经机器翻译教程，帮助读者全面了解 seq2seq 模型，并介绍如何从头开始构建有竞争力的翻译模型。...另外，本教程将开放全动态的 seq2seq API（随 TensorFlow 1.2 发布），该 API 使 seq2seq 模型的构建过程干净、简单、易读： 使用 tf.contrib.data 中最新输入的管道对动态调整的输入序列进行预处理...优化 seq2seq 模型，以实现在多 GPU 设置中的模型训练。 下文我们将简要地介绍该 Github 教程项目。...about/）和此教程中的 TF seq2seq API。...注意力机制的多种实现方法可由以下链接获得：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/seq2seq/
简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
Self-Attention 为了能提升Seq2Seq框架的性能，在Seq2Seq框架中引入了Attention机制[7]，Attention机制通过对训练数据的学习，对其输入 \mathbf{x} 的每一个特征赋予不同的权重...{t-1},c \right ) 对于传统不带Attention的Seq2Seq框架中，Encoder阶段生成Embedding是固定不变的，如下图所示： 对于带有Attention的Seq2Seq框架中...以TensorFlow Core[11]的代码讲解为例子，帮助理解Transformer的整个结构。 2.1....模块中，输入分为两个部分，一部分是Encoder部分的输出，一部分是Seq2Seq的目标Seq的Embedding，其中源Seq的Embedding输入到Encoder中。...总结 Transformer对基于递归神经网络RNN的Seq2Seq模型的巨大改进。在文本序列的学习中能够更好的提取文本中的信息，在Seq2Seq的任务中取得较好的结果。
推荐github上的一个NLP代码教程：nlp-tutorial，教程中包含常见的NLP模型代码实现（基于TensorFlow和Pytorch），而且教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码。...教程说明 这是使用TensorFlow和Pytorch学习NLP（自然语言处理）的教程，把常用NLP模型用不到100行的代码实现了，教程里附论文下载，并且包含py和ipynb文件，经过测试全部通过。...(2014) 代码实现 Seq2Seq(Attention)_Tensor.ipynb,Seq2Seq(Attention)_Torch.ipynb 4-3....TextCNN的两种实现方式（使用TensorFlow和Pytorch） 总结 推荐github上的一个NLP代码教程：nlp-tutorial，一个使用TensorFlow和Pytorch学习NLP（...自然语言处理）的教程，教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码实现。
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