Tensorflow LSTM state_is_tuple 参数

最新推荐文章于 2024-07-25 22:28:53 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-25 22:28:53 发布 · 3.2k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文主要介绍了tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell中配置hidden_dim参数的方法，并强调了state_is_tuple设置为True的重要性。当state_is_tuple为True时，输入和输出的状态会以二元组形式包含cell状态(c)和输出(h)，且它们的维度都相同，为batch_size*num_units。

tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(self.config.hidden_dim, state_is_tuple=True)

state_is_tuple 官方建议设置为True。此时，输入和输出的states为c(cell状态)和h（输出）的二元组

输入、输出、cell的维度相同，都是 batch_size * num_units，

tensorflow常用RNN函数
littlely_ll的博客
03-23 2446
tensorlfow常用RNN函数 tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell： __init__( num_units, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True, activation=None, reuse=None, name=None ) num_units:in...
TensorLayer 当 LSTM 设为 state_is_tuple 时该如何迭代。
zsdh123的博客
08-10 5411
代码分析，TensorLayer 如何解决 TensorFlow 中当 LSTM state is tuple 的迭代问题？
tensorflow学习之LSTMStateTuple详解
大雄没有叮当猫的博客
09-22 8454
Class LSTMStateTuple Aliases: Class tf.contrib.rnn.LSTMStateTuple Class tf.nn.rnn_cell.LSTMStateTuple 用于存储LSTM单元的state_size,zero_state和output state的元组。按顺序存储两个元素(c,h),其中c是隐藏状态，h是输出。只有在state_is_tuple...
tensorflow tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell原理与代码详解
weixin_42713739的博客
12-05 8057
LSTM内部结构 函数： tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True): num_units：表示神经元的个数， forget_bias：就是LSTM们的忘记系数，如果等于1，就是不会忘记任何信息。如果等于0，就都忘记。 state_is_tuple：默认就是True，官方建议用Tru...
tensorflow学习之BasicLSTMCell详解
fu6543210的博客
06-02 6501
tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell 继承自：LayerRNNCell Aliases: Class tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell Class tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell 基础的LSTM循环网络单元，基于http://arxiv.org/abs/1409.2329.实现。将forget_bias（默认值：1）添加到忘...
Tensorflow API中LSTM的参数提取及手工复现模型推理（不使用API复现）
weixin_43148881的博客
09-16 1303
Tensorflow API中LSTM的参数提取及手工复现模型推理（不使用API复现） 对于深度学习任务，使用Tensorflow的API进行训练，推理是目前主流的实现方式。但是训练模型和运用模型进行推理，往往处于不同的工作场景。比如训练模型使用服务器的GPU集群进行加速训练，而通常希望运用模型的场景是在嵌入式设备上，ARM、FPGA、或者像我的需求一样，需要设计ASIC来进行加速推理(反正应用场...
TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'state_is_tuple')
06-10
在 TensorFlow 2.x 版本中，LSTM 的默认实现已经变成了 state tuple 形式，因此不需要将 `state_is_tuple` 设置为 True。但在 TensorFlow 1.x 版本中，LSTM 的实现需要将 `state_is_tuple` 设置为 True。因此，如果...
使用TensorFlow构建双向LSTM+Attention文本分类模型
最新发布
lazycatlove的博客
07-25 235
【代码】使用TensorFlow构建双向LSTM+Attention文本分类模型。
rnn_cells = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell( [lstm_cell(size_layer)for _ in range(num_layer)],state_is_tuple = False, ) 什么意思
05-12
`state_is_tuple` 参数表示是否使用元组（tuple）来存储 LSTM 的隐藏状态和细胞状态，这里设置为 `False` 表示使用张量（tensor）来存储。最终，`rnn_cells` 变量将会是一个包含多个 LSTM 层的 RNN 网络。
Tensorflow实战：LSTM原理及实现（详解）
热门推荐
m0_37917271的博客
09-03 10万+
  LSTM规避了标准RNN中梯度爆炸和梯度消失的问题，所以会显得更好用，学习速度更快 下图是最基本的LSTM单元连接起来的样子 上图为一层LSTM单元连接起来的样子，在工业上，LSTM是可以像一个很大的方阵的，其中除了输入层和输出层分别对应着Xt和ht的值以外，中间的部分都是一层层的LSTM单元，拓扑结构如下： LSTM内部结构 LSTM看上去就是这样一种效果，一个一个首尾相接...
tensorflow学习之MultiRNNCell详解
大雄没有叮当猫的博客
09-24 1万+
tf.contrib.rnn.MultiRNNCell Aliases: Class tf.contrib.rnn.MultiRNNCell Class tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell 由多个简单的cells组成的RNN cell。用于构建多层循环神经网络。 __init__(     cells,     state_is_tuple=Tr...
tf.contrib.rnn.MultiRNNCell的用法
qq_38409301的博客
05-02 6353
转载：https://www.jianshu.com/p/b3c7883e3ddf 建立模型 首先利用tf.contrib.rnn.MultiRNNCell将多个BasicLSTMCell单元汇总为一个。值得注意的是，每次添加一个单元需要重新调用一次BasicLSTMCell。因为该函数每次都会声明一次内部变量，如果不这么做则会reuse这些变量，从而产生错误。 # Forward pas...
tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU
Keith
10-21 5万+
[10.26.2016 更新] [新增内容：今天写代码的时候，如果使用state_is_tuple=True, 那么 initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) ... with tf.Session() as sess: tf.initialize_all_variables().run(...
解读tensorflow之rnn
slamer的专栏
09-02 9万+
from: http://lan2720.github.io/2016/07/16/%E8%A7%A3%E8%AF%BBtensorflow%E4%B9%8Brnn/ 这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做，但是google了半天，发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了，仅有的几个教程讲的又过于简单。没办法，只能亲自动手一步步研究官方给出的代码了。 本文研
tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell的理解
weixin_45187794的博客
01-24 2312
def __init__(self, cells, state_is_tuple=True): """Create a RNN cell composed sequentially of a number of RNNCells. Args: cells: list of RNNCells that will be composed in this order. state_is_tuple: If True, accepted and returned sta..
tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell, tf.contrib.rnn.MultiRNNCell深度解析
JohnSon
04-23 2万+
tf.contrib.rnn.BasicRnnCell首先来看看BasicRNNCell的源码class BasicRNNCell(RNNCell): """The most basic RNN cell.""" def __init__(self, num_units, input_size=None, activation=tanh, reuse=None): if input_s
TensorFlow学习（十三）：构造LSTM超长简明教程
谢小小XH
12-19 3万+
参考: Module: tf.contrib.cudnn_rnn Module: tf.contrib.rnn 更新: 2017.12.25 增加了tf.nn.embedding_lookup 来进行embedding的内容 2018.1.14 增加tf.sequence_mask和tf.boolean_mask 来对于序列的padding进行去除的...
tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell()使用示例
liugan528的博客
11-16 1848
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib as mpl #mpl.use('Agg') from matplotlib import pyplot as plt # 隐层节点个数 HIDDEN_SIZE = 30 # 深层循环神经网络层数 NUM_LAYERS = 2 # 循环神经网络的训练序列长度,即循环体展开次数 TIME_STEPS = 10 # 训练轮次 TRAINING_STEPS = 10000 # batchsi
tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell
ronghwa_lu
10-18 1063
之前没接触过RNN，直接看代码https://github.com/siyuanzhao/2016-EDM 这是关于知识追踪Going Deeper with Deep Knowledge Tracing的官方代码 使用TensorFlow0.10.0，那是我还没学编程呢 所以能看懂大概作用的函数就不细查，关于网络构造还是得看看。 RNN函数 tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(final_hidden_size, state_is_tuple=True) state_is_tuple：默认为
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值