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as tffrom tensorflow.python.ops import rnnfrom tensorflow.contrib.rnn import core_rnn_cellx = tf.transpose(x, [1,0,2])x = tf.split(x, n_chunks, 0)
lstm_cell = core
浏览 5提问于2017-02-18得票数 5
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我们只使用RNN解码器(没有编码器)来生成文本，RNN解码器与纯RNN操作有什么不同？TensorFlow中的纯RNN：
耽误您时间，实在对不起
浏览 1修改于2017-10-04得票数 0
我正在构建一个RNN模型来进行图像分类。我使用管道来输入数据。然而，它会返回我想知道我能做些什么来解决这个问题，因为使用输入管道实现RNN的例子并不多。我知道如果我使用占位符就可以了，但是我的数据已经是以张量的形式存在了。def RNN(inputs):
浏览 10提问于2017-08-13得票数 1
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在方法的基础上，尝试建立具有连续变量和范畴变量的神经网络模型。x = tf.placeholder(tf.float32, [None,num_steps, input_size], name="input_x")`
z_store = tf.placeholder(tf.int32, [None, num_steps],
浏览 0修改于2019-03-03得票数 0
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tf.nn中有几个与RNN相关的类。在我在网上找到的例子中，tf.nn.dynamic_rnn和tf.nn.rnn似乎可以互换使用，或者至少我不明白为什么要用其中一个来代替另一个。有什么关系？
浏览 5修改于2018-07-09得票数 32
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我将使用Pytorch实现RNN。但是，在此之前，我在理解问题中提出的字符一级热编码方面有一些困难。RNN接受了关于高度多样化的文本(小说、歌词、Linux内核等)的培训。有了成功，你才能有创造力。作为一种简单的选择，Gutenberg是免费书籍的来源，您可以在这里下载.txt格式的完整小说。
浏览 0提问于2018-04-21得票数 0
, final_state = tf.contrib.rnn.static_rnn(cell, rnn_inputs, initial_state=init_state)-----(STATE_SIZE, state_is_tuple = True)
14 #rnn_outputs, final_state = tf.contrib.rnn.static_rnn(cell, rnn_inputs, initial_state=init_s
浏览 2修改于2017-09-27得票数 2
在tensorflow中，tf.nn.static_rnn和tf.nn.dynamic_rnn有什么区别，以及何时使用它们？这两种方法都采用了一个sequence_length参数，使计算适应于输入的实际长度；这并不是说static_rnn仅限于固定大小的输入，对吗？dynamic_rnn有以下额外的参数：
但我认为这些只是微小的差别。那么，tf.nn.static_rnn和tf.nn.dynamic
浏览 0修改于2018-12-25得票数 7
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我需要构建一个具有以下规范的RNN (不使用nn.RNN)：
- It should have 1 hidden layer
浏览 0提问于2018-04-23得票数 0
_X = tf.reshape(_X, [-1, config.n_input]) # (n_steps*batch_size, n_input)
print(input_cell.output_size)
浏览 0提问于2016-04-26得票数 2
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假设我有两句话：“我叫亚历克斯”“亚历克斯是我的名字”我很清楚，在RNN中处理每个单词时，下一个单词将基于当前和以前处理的单词。
浏览 0提问于2022-07-07得票数 0
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不幸的是，我的代码(在cpu上很好地使用tensorflow 0.12)，现在抛出当试图调用tf.contrib.rnn.stack_bidirectional_dynamic_rnn时。此外，该函数存在于/path/to/python3.5/dis
浏览 3修改于2017-02-16得票数 3
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我正在参加由多伦多大学的Geoffrey主持的“用于机器学习的神经网络”课程，第七周有一个小测验，我的答案不同于正确的答案。一个问题是，如果Whh权重为负值，而logistic h单位给出0到1之间的值，那么如何得到0到1之间的概率，则它们的线性组合总是为负值。我开始处理这个问题的方式如下：我的哪一个假设
浏览 2提问于2017-03-27得票数 0
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import tensorflow as tflstm_f = rnn.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)blstm_out, state_f, state_b = rnn.static_bidirectional_rnn
浏览 5提问于2019-05-07得票数 2
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现在我想比较一下RNN和LSTM的性能。实际上，我知道LSTM是一种RNN。但是我如何在Keras上获取RNN的结果呢？我在Keras上找不到合适的RNN代码示例。
浏览 1提问于2017-11-06得票数 0
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为了研究深度学习，RNN、LSTM等尝试使RNN与集成函数相适应。我把随机信号从0到1作为RNN的输入，从偏置到-0.5的输入信号进行积分，使积分限制在0:1之间，并将其作为RNN的学习目标。我使用Pytorch，尝试使用香草RNN，GRU单元，不同大小的隐藏层，堆叠几个RNN，将紧密连接的层放入RNN输出，不同深度的反向传播时间(从2到50梯度回滚)。我根本得不到好的结果！()loss = 0
#for gata_q
浏览 1修改于2017-11-08得票数 0
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