个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- ubuntu12.04环境下使用kvm ioctl接口实现最简单的虚拟机
- Ubuntu 通过无线网络安装Ubuntu Server启动系统后连接无线网络的方法
- 在Ubuntu上搭建网桥的方法
- ubuntu 虚拟机上网方式及相关配置详解
25
4
CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章使用 tf.nn.dynamic_rnn 展开时间维度方式由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
对于单个的 RNNCell ， 使用色的 call 函数进行运算时 ，只是在序列时间上前进了一步 .
如使用 x1、 ho 得到此h1， 通过 x2 、 h1 得到 h2 等 .
tf.nn.dynamic_rnn的作用:
如果序列长度为n，要调用n次call函数，比较麻烦。对此，TensorFlow提供了一个tf.nn.dynamic_mn函数，使用该函数相当于调用了n次call函数。通过{ho, x1 , x2，…， xn} 直接得到{h1 , h2，…， hn} .
具体来说，设输入数据的格式为（batch_size, time_steps, input size）， 。
其中batch_size表示batch的大小，即包含几个序列.
time_steps表示序列长度， 。
input_size表示输入数据单个序列单个时间维度上固有的长度.
此时，得到的outputs是time_steps步里所有的输出。它的形状为(batch_size, time_steps, cell.output size）。state 是最后一步的隐状态，形状为（batch_size, cell . state_size） .
至此，在对每一步的输出进行变换，可以得到损失并进行训练模型了.
以上这篇使用 tf.nn.dynamic_rnn 展开时间维度方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/DeepOscar/article/details/81123002 。
最后此篇关于使用 tf.nn.dynamic_rnn 展开时间维度方式的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于使用 tf.nn.dynamic_rnn 展开时间维度方式的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
25
4
0
我试图在长字符序列中标记字母。数据的固有结构要求我使用双向方法。 此外基于on this idea我需要在每个时间步访问隐藏状态，而不仅仅是最后一个。 为了尝试这个想法，我使用了固定长度的方法。我目前
我目前正在使用 tf.Dynamic RNN 构建文本分类模型。我的输入长度不同，因此我将输入填充为相同(最大)长度。 我在 tf.nn.dynamic_rnn 中使用了 sequence_lengt
似乎 tf.nn.dynamic_rnn 已被弃用: Warning: THIS FUNCTION IS DEPRECATED. It will be removed in a future vers
我的问题是关于 TensorFlow 方法 tf.nn.dynamic_rnn。它返回每个时间步的输出和最终状态。 我想知道返回的最终状态是最大序列长度的细胞状态，还是由 sequence_lengt
我想加速我的 LSTM 网络，但是当我将它用于 OCR(其中序列具有可变长度)时，我不能使用普通的 LSTM 实现。这就是我使用“tf.nn.dynamic_rnn”的原因。 基于 tensorflo
我正在尝试构建 CNN + RNN 模型，但收到以下错误。任何帮助将不胜感激。 fc2 has shape (?,4096) cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(s
在tensorflow中，tf.nn.static_rnn和tf.nn.dynamic_rnn有什么区别，什么时候用？ 两者都采用一个 sequence_length 参数，使计算适应输入的实际长度；
对于单个的 RNNCell ， 使用色的 call 函数进行运算时 ，只是在序列时间上前进了一步 。 如使用 x1、 ho 得到此h1， 通过 x2 、 h1 得到 h2 等
我无法理解 tf.nn.dynamic_rnn 的输出 tensorflow 函数。该文档仅说明输出的大小，但并未说明每行/列的含义。从文档: outputs: The RNN output Tens
tensorflow.nn.dynamic_rnn给定 cell 创建一个循环神经网络，它是 RNNCell 的一个实例，并返回一对包含: outputs:RNN 输出张量 state:最终状态 这是
我有一个形状为 [batch, None, dim] 的 3-D 张量，其中第二维(即时间步长)是未知的。我使用 dynamic_rnn 来处理此类输入，如以下代码片段所示: import numpy
我正在尝试使用 tf.nn.dynamic_rnn 在 TensorFlow 0.9.0 中使用词嵌入和递归神经网络编写语言模型。图操作，但我不明白input是怎么回事张量是结构化的。 假设我有一个包
我想保存我的 LSTM 的最终状态，以便在我恢复模型时包含它并可用于预测。如下所述，当我使用 tf.assign 时，Saver 只知道最终状态。但是，这会引发错误(也在下面解释)。 在训练期间，我总
我正在尝试使用低级 API tf.nn.raw_rnn 复制 tf.nn.dynamic_rnn 的行为。为此，我使用相同的数据 block 、设置随机种子并使用相同的 hparams 来创建单元格和
我想构建一个用于回归的玩具 LSTM 模型。 This不错的教程对于初学者来说已经太复杂了。 给定一个长度为 time_steps 的序列，预测下一个值。考虑 time_steps=3 和序列: ar
根据Tensorflow官网，(https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCell#zero_state)z
我无法理解 tensorflow 的 dynamic_rnn 的输入参数.如果我能理解如何转换 static_rnn 会很有帮助输入 dynamic_rnn输入。 对于 static_rnn ，输入应
这里我问的是动态行为是如何工作的。这是 tensorflow documentation对于上面的dynamic_rnn函数。该函数创建的 RNN 输入 block 的最大长度是多少？它会根据最大的输
默认情况下，函数 dynamic_rnn 只输出每个时间点的隐藏状态(称为 m)，可以通过以下方式获得: cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(100) rnn_outputs
上下文 我正在阅读 Hands on ML 的第二部分并且正在寻找关于何时使用“输出”以及何时在 RNN 的损失计算中使用“状态”的一些清晰度。 在书中(对于那些拥有该书的人，第 396 页)，作者说
我是一名优秀的程序员,十分优秀！