Tensorflow中关于ConvLSTM的代码理解

最新推荐文章于 2024-04-26 09:45:15 发布
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本文通过分析流程和代码详细解释了如何在TensorFlow中应用ConvLSTM识别手写数字。首先，将28*28的图片展开成序列以适配RNN输入，然后对数据进行transpose和reshape操作。接着，对28个隐层数据进行计算，并通过切片输入到RNN网络。使用BasicLSTMCell定义RNN单元，并计算每个单元及整个网络的输出。

1、首先，通过下图理解Convlstm识别手写数字的流程：

输入层：28*28大小的图片

将其每一行展开，形成一个1行784列的序列，符合RNN的输入模式。每一行作为一个RNN单元的输入，形成了图中28个RNN单元的计算模型。

 

2、最重要的是理解代码

_X: 表示的是一个batch(例如batch=5)的输入数据，此时_X是5*28*28，五张手写数字图片

对_X进行transpose操作，维度顺序更改的操作，由5*28*28变为28*5*28

对_X进行reshape操作，变为[5*28,28]

对28个隐层的数据进行计算并输出为_H(28个单元的隐藏层全部计算完成)

计算完成后，需要对_X进行切片，分别输入RNN网络当中，_Hsplit是切片后的结果28份5*28的切片

 

切片

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