tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78238807 MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/
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2018-08-27 15:37:00
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最后一个 的`num_units n_neurons`相同
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2018-11-15 21:11:00
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num_units = [200, 100]cells = [tf.nn.rnn_cell.GRUCell(num_units=n) for n in num_units]stacked_rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNN...
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2018-11-15 21:11:00
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成功解决没有tf.nn.rnn_cell属性目录解决问题解决思路解决方法解决问题没有tf.nn.rnn_cell属性解决思路由于不同的TensorFlow版本之间某些函数的用法引起的错误没有tf.nn.rnn_cell属性解决方法将tf....
原创
2022-04-24 10:40:51
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成功解决没有tf.nn.rnn_cell属性目录解决问题解决思路解决方法解决问题没有tf.nn.rnn_cell属性解决思路由于不同的TensorFlow版本之间某些函数的用法引起的错误没有tf.nn.rnn_cell属性解决方法将tf....
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2021-06-16 22:15:42
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目录一、函数列表二、重要的API1、tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits2、tf.nn.softmax3、tf.compat.v1.nn.dropout4、tf.compat.v1.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits5、tf.nn.bias_add6、tf.nn.atrou...
原创
2021-08-13 09:46:19
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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
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2022-08-30 10:30:08
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import tensorflow as tfx=tf.constant([0.1, -1., 5.2, 4.3, -1., 7.4])#判断x里面的元素是否是１condition_mask=tf.not_equal
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2023-01-13 08:56:49
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这个函数的作用是计算激活函数 relu，即 max(features, 0)。即将矩阵中每行的非最大值置0。
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2018-08-01 14:14:00
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0. 前言很久没用过Pytorch，忘得差不多了，最近课题需要用，所以整理一下RNN的使用方法。记得去年学这部分一直很迷糊，所以希望这篇博客能对大家有所帮助。1. 简单循环神经网络结构先简单聊聊RNN的结构。最简单的一层RNN网络结构如下图所示，其中，每个箭头都表示一个权值，输入为向量，输出向量为，隐含层向量为，一层指的是有一层隐含层。 循环神经网络结构也可以表示成下面两图： 其实，这些图都是等价
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2024-08-09 10:34:40
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把数据张量的值交错成一个张量。tf.dynamic_stitch( indices, data, name=None)建立一个这样的合并张量。merged[indices[m][i, ..., j], ...] = data[m][i, ..., j, ...]例如，如果每个指标[m]是标量或向量，我们有# Scalar indices:m...
原创
2021-08-13 09:46:49
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学习深度学习很长一段时间的时间了,也学习了CNN网络,可是总是对卷积核的实际计算不是太了解,按照很多的讲解都是讲解paddin
原创
2022-11-17 00:00:49
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pytorch 中使用 nn.RNN 类来搭建基于序列的循环神经网络，其构造函数如下：nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, nonlinearity=tanh, bias=True, batch_first=False, dropout=0, bidirectional=False)RNN的结构如下： RNN 可以被看做是同一神经网络的多次赋值
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2023-10-31 10:18:45
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Defined in generated file: python/ops/gen_data_flow_ops.pyPartitions data into num_partitions tensors using indices from partitions.Aliases:tf.compat.v1.dynamic_partition tf.compat.v2.dynamic_p...
原创
2021-08-13 09:37:05
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tf.nn.bias_add bias_add( value, bias, data_format=None, name=None ) 功能说明： 将偏差项 bias 加到 value 上面，可以看做是 tf.add 的一个特例，其中 bias 必须是一维的，并且维度和 value 的最后一维相同，
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2018-08-23 12:00:00
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tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积很类似： Example：
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2018-08-01 15:59:00
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一、函数原型tf.nn.top_k( input, k=1, sorted=True, name=None)为了找到输入的张量的最后的一个维度的最大的k个值和它的下标！如果输入的是一个向量，也就是rank=1，找到最大的k个数在这个向量，则输出最大的k个数字和最大的这k个数字的下标。如果输入的张量是一个更高rank的矩阵，那么我们只要找到每一行的最大...
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2021-08-13 09:38:48
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**计算Leaky ReLU激活函数tf.nn.leaky_relu(features,alpha=0.2,name=None )参数： features:一个Tensor,表示预激活alpha:x<0时激活函数的斜率ame:操作的名称（可选）返回值：激活值** 非饱和激活函数：Leaky ReLU ...
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2021-08-08 10:03:00
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tf.nn.dropout中参数 keep_prob :每一个元素被保存下的概率。tf.layer.dropout中参数 rate :每一个元素丢弃的概率。在tf.nn.dropout中：def dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None)x：上一层传下载的tensor。（一般用于全连接层后面）...
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2021-11-20 14:56:02
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计算给定符号形状的广播的形状,1.广播的原则如果两个数组的后缘维度（trailing dimension，即从末尾开始算起的维度）的轴长度相符，2.或其中的一方的长度为1，则认为它们是广播兼容的。广播会在缺失和（或）长度为1的维度上进行。张量的广播机制import tensorflow as tfshape_x = (6, 3)shape_y = (5, 1, 3)c=tf.broadcast_dynamic_shape(shape_x, shape_y)print(c)
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2023-01-13 09:14:49
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