湛蓝的天空

1..中文tf.nn.top_k(input, k, name=None)解释：这个函数的作用是返回 input 中每行最大的 k 个数，并且返回它们所在位置的索引。#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as npinput

本文主要是对上篇没加attention的一个补充，attention实际上是模仿人类翻译的过程，在翻译一个句子时，有时需要根据上下文判断当前要翻译的单词的含义，那么就需要去时时查看下原本的句子，因为句子中有些部分会对当前单词预测的影响很大，那么得把这样的信息加入到预测当前单词的过程中。假如encoder的输入为[X1,...,Xj,...,XTx]，即输入句子的最大长度为s，不够时paddin...

tensorflow训练后保存的模型主要包含两部分，一是网络结构的定义（网络图），二是网络结构里的参数值。1.  .meta文件.meta 文件以 “protocol buffer”格式保存了整个模型的结构图，模型上定义的操作等信息。这个文件保存了网络结构的定义。例如 model.ckpt-3072.meta ，大小是 2.9 MB。2.  .data-00000-of-0...

tensorflow 官网信息：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCelltensorflow 版本：1.10 如有错误还望指正，一起探讨；当前层各个参数含义：Tensorflow 中RNN单个时刻计算流程： Tensorflow 中 lstm 单个时刻计算流...

写这篇文章的起因是，有人问调用 outputs, last_state = tf.nn.static_rnn(cell, inputs) 之后，last_state 和 outputs[-1] 相等吗？如果不想等，为什么会不等呢？其实这也是学习 RNN 的一大难点。我个人认为，学习 RNN 最难的地方就是弄明白它的输入和输出是什么。一个简单的回答是，对于一个 RNN 单元，它每次接受一个当前输...

本实践采用的是IWLST TED演讲en_zh数据集，基于tensorflow 实战google深度学习框架（第二版）一书所进行的实验，大部分代码直接是用的书上的，为了更好地巩固知识，所以整理成博客。首先从相关网站上下载数据集，解压，代码如下所示：wget https://wit3.fbk.eu/archive/2015-01//texts/en/zh/en-zh.tgztar xzv...

1. tf.Variable()W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>)1用于生成一个初始值为initial-value的变量。必须指定初始化值2.tf.get_variable() W = tf.get_variable(name, shape=None, dtype=tf.float32, initia...

1.安装toolkit(1)cd /home/CUDA_train/software/cuda4.1(2)./cudatoolkit_4.1.28_linux_64_rhel6.x.run指定安装目录(3)配置cuda toolkit环境变量(a)vim ~/.bashrc(b)添加如下行，用于添加cuda bin的路径到环境变量PATHexport PATH=$PATH:/usr/local/c...

主要是为了写出pipeline，至于模型啥的都可以自己改的，有什么问题可以评论，不多说了，放代码#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2018/4/7 16:18# @Author : Zehan Song# @Site :# @File : cnn.py# @Software: PyCharm...

# Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.## Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");# you may not use this file except in compliance with the License.# Y...

下面是配置文件，建议单独弄一个文件，可以随时改。#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2018/4/6 23:05# @Author : Zehan Song# @Site : # @File : configs.py# @Software: PyCharmimport warningscla...

https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6ccuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txtcudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A

前面介绍了通过使用tf.train.Saver函数来保存TensorFlow程序的参数，但是，在使用tf.train.Saver函数保存模型文件的时候，是保存所有的参数信息，而有些时候我们并不需要所有的参数信息。我们只需要知道神经网络的输入层经过前向传播计算得到输出层即可，所以在保存的时候，我们也不需要保存所有的参数，以及变量的初始化、模型保存等辅助节点信息与迁移学习类似。之前使用tf.train

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)计算logits 和 labels 之间的稀疏softmax 交叉熵度量在离散分类任务中的错误率，这些类之间是相互排斥的（每个输入只能对应唯一确定的一个类）。举例来说，每个CIFAR-10 图片只能被标记为唯一的一个标签：一张图片可能是一

1 TFRecord格式介绍 对于大量的图像数据，TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据——TFRecord。TFRecord文件是以二进制进行存储数据的，适合以串行的方式读取大批量数据，虽然它的内部格式复杂，但是它可以很好地利用内存，方便地复制和移动，更符合TensorFlow执行引擎的方式。  TFReocrd文件中的数据都是通过tf.train.Example Pro

由浅入深之Tensorflow(3)----数据读取之TFRecords转载自http://blog.youkuaiyun.com/u012759136/article/details/52232266 原文作者github地址概述关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法：供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python

tf.reduce_meanreduce_mean(    input_tensor,    axis=None,    keep_dims=False,    name=None,    reduction_indices=None)Defined in tensorflow/python/ops/math_ops.py.See the guide: Math > R

 本实践采用的PTB数据集，基于tensorflow 实战google深度学习框架（第二版）一书所进行的实验，代码直接是用的书上的，为了更好地巩固知识，所以整理成博客。首先得从Tomas Mikolov网站上下载PTB数据集，然后解压并进入文件夹中，wget http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgztar x...