上周写的文章《完全图解 RNN、RNN 变体、Seq2Seq、Attention 机制》介绍了一下 RNN 的几种结构，今天就来聊一聊如何在 TensorFlow 中实现这些结构。...这篇文章的主要内容为： 一个完整的、循序渐进的学习 TensorFlow 中 RNN 实现的方法。这个学习路径的曲线较为平缓，应该可以减少不少学习精力，帮助大家少走弯路。...（项目地址：https://github.com/hzy46/Char-RNN-TensorFlow） 一、学习单步的 RNN：RNNCell 如果要学习 TensorFlow 中的 RNN，第一站应该就是去了解...三、学习如何堆叠 RNNCell：MultiRNNCell 很多时候，单层 RNN 的能力有限，我们需要多层的 RNN。...六、一个练手项目：Char RNN 上面的内容实际上就是 TensorFlow 中实现 RNN 的基本知识了。这个时候，建议大家用一个项目来练习巩固一下。
上周写的文章《完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制》介绍了一下RNN的几种结构，今天就来聊一聊如何在TensorFlow中实现这些结构，这篇文章的主要内容为： 一个完整的、...循序渐进的学习TensorFlow中RNN实现的方法。...（项目地址：https://github.com/hzy46/Char-RNN-TensorFlow） 一、学习单步的RNN：RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解...三、学习如何堆叠RNNCell：MultiRNNCell 很多时候，单层RNN的能力有限，我们需要多层的RNN。...) for _ in range(3)]) # 3层RNN 这个代码在TensorFlow 1.2中是可以正确使用的。
在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。...例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNNs之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。...具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。...本帖在MNIST数据集上应用RNN，看看准确率和FNN相比有没有提高。...使用TensorFlow创建RNN # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np # tensorflow自带了MNIST
问题 一个字符串由很多单词组成，单词间以空格隔开，现在我想遍历这些单词，有什么好办法可以实现它么？ 注意，我不想用 C 的那些字符串操作函数。...下面是我能想到的最好的方案： #include #include #include using namespace std; int main
如何修复TensorFlow中的ResourceExhaustedError 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本篇博客中，我们将深入探讨如何修复TensorFlow中的ResourceExhaustedError。这个错误通常在处理大规模数据集或复杂模型时出现，了解并解决它对顺利进行模型训练非常重要。...引言 在深度学习训练过程中，尤其是使用TensorFlow时，ResourceExhaustedError是一个常见的问题。这个错误通常由内存不足引起，可能是由于GPU显存或CPU内存被耗尽。...什么是ResourceExhaustedError ResourceExhaustedError是TensorFlow中的一种运行时错误，表示系统资源（如GPU显存或CPU内存）不足以完成当前操作。...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了TensorFlow中的ResourceExhaustedError错误的成因，并提供了多种解决方案，包括减小批量大小、手动释放内存、使用混合精度训练、分布式训练等。
， 即用多少维度的向量来表示一个单词) 3.2 输出 max_document_length (最长的邮件所包含的单词个数) x (所有邮件的向量表示， 维度为[所有邮件个数，max_doument_length...这里的对齐就是把所有的邮件长度增加到max_document_length (最长的邮件所包含的单词个数)，空白的位置用一个指定单词进行填充(示例程序中用的填充单词为”PADDING”) 3.3.4 训练...重复的地方不再说明，主要说说不同的地方。 那篇文章中实现的CNN是用于英文文本二分类的，并且在卷积之前，有一层embedding层，用于得到文本的向量表示。...5 结果 准确率： ? 误差： ? 因为数据集并没有标准的训练集和测试集，本文只是按照0.1的比例进行了简单的分割，且并没有对一些重复的文档进行筛选，所以准确率能够达到99%左右。...如果用比较标准的数据集，并加入交叉验证等方法，相信准确率会降低一些，但相信准确率仍能够超过绝大部分用传统机器学习的方法写出的分类器。
我们努力为自己的产品所遇到的问题思考解决办法，但在这篇文章中我将给大家分享几种常用的技术，包括分离锁、并行数据结构、保护数据而非代码、缩小锁的作用范围，这几种技术可以使我们不使用任何工具来检测死锁。...锁不是问题的根源，锁之间的竞争才是 通常在多线程的代码中遇到性能方面的问题时，一般都会抱怨是锁的问题。毕竟锁会降低程序的运行速度和其较低的扩展性是众所周知的。...当同一时间只有一个线 程尝试执行同步的代码区域时，锁会保持非竞争的状态。 事实上，在非竞争的情况下和大多数的应用中，JVM已经对同步进行了优化。非竞争锁在执行过程中不会带来任何额外的开销。...包含对账户余额和牌桌限制检查的锁定块很可能大幅提高调用操作的开销，而这无疑会增加竞争的可能性和持续 时间。 解决的第一步就是确保我们保护的是数据，而不是从方法声明移到方法体中的那段同步声明。...考虑到在这一种数据结构中可能会有数以千计的牌桌，而我们必须保护任何一张牌桌的人数不超过容量，在这样的情况下仍然会有很高的风险出现竞争事件。
就分类任务而言，CNN比RNN更为合适。CNN目前在图像处理方向应用最为广泛，在文本处理上也有一些的应用。...这里的对齐就是把所有的邮件长度增加到max_document_length (最长的邮件所包含的单词个数)，空白的位置用一个指定单词进行填充(示例程序中用的填充单词为”PADDING”) 3.3.4...重复的地方不再说明，主要说说不同的地方。 那篇文章中实现的CNN是用于英文文本二分类的，并且在卷积之前，有一层embedding层，用于得到文本的向量表示。...5 结果 准确率： ? 误差： ? 因为数据集并没有标准的训练集和测试集，本文只是按照0.1的比例进行了简单的分割，且并没有对一些重复的文档进行筛选，所以准确率能够达到99%左右。...如果用比较标准的数据集，并加入交叉验证等方法，相信准确率会降低一些，但相信准确率仍能够超过绝大部分用传统机器学习的方法写出的分类器。 ----
王小新 编译自 KDnuggets 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 本文作者Erik Hallström是一名深度学习研究工程师，他的这份教程以Echo-RNN为例，介绍了如何在TensorFlow...图1：RNN处理序列数据的步骤示意图。 本文只对RNN做简要介绍，主要专注于实践：如何构建RNN网络。如果有网络结构相关的疑惑，建议多看看说明性文章。...在TensorFlow中，该计算图会在一个会话中执行。在每一步开始时，都会随机生成新的数据。...滑动批处理窗口在每次运行时也滑动了三次，在示例中之前没有任何批数据，用来封装依赖关系，因此它不能进行训练。 请注意，本文只是用一个简单示例解释了RNN如何工作，可以轻松地用几行代码中来实现此网络。...但是所有行中的前几个元素（第一个除外）都具有不包含在该状态中的依赖关系，因此在最开始的批处理中，网络的预测功能不良。 整个程序 这是完整实现RNN网络的程序，只需复制粘贴即可运行。
引言 文本实体提取是自然语言处理（NLP）的主要任务之一。随着近期深度学习领域快速发展，我们可以将这些算法应用到 NLP 任务中，并得到准确率远超传统方法的结果。...传统神经网络 VS 循环神经网络（RNN） 循环神经网络（RNN）是人工神经网络的一种，用于序列数据中的模式识别，例如文本、基因组、手写笔迹、口语词汇，或者来自传感器、股市和政府机构的数值型时间序列数据...简单的 RNN 和 LSTM 之间的主要区别在于它们各自神经元的结构不同。 对于语境中的每一个单词，我们都需要利用 LSTM 得到它在所处语境中的有意义表征。...如何使用训练好的模型 TensorFlow 提供了存储模型权重的功能，这样我们就可以在之后的场景中复原训练好的模型。无论什么时候需要进行预测，我们都可以加载模型权重，这样就不需要重新训练了。...模型最终输出结果将每个单词分为 4 类：组织、个人、杂项以及其他。这个算法通过基于规则的方法过滤结果，然后进一步正确提取出文本中最突出的名称和组织，它并没有达到 100% 的准确率。
如果数据之间是有关系的，比如做菜下料的前后步骤，英文单词的顺序，如何让数据之间的关联也被神经网络学习呢？这就要用到——RNN。...多个神经网络NN的累积就转换成了循环神经网络，其简化图如下图的左边所示。例如，如果序列中的句子有5个单词，那么，横向展开网络后将有五层神经网络，一层对应一个单词。...RNN图像识别： 此时有一张图片输入X，N张对应的输出。 RNN语言建模和文本生成： 通过训练RNN模型，我们可以基于给出的一个单词序列，预测下一个单词。这对于语言建模和文本生成而言是非常有价值的。...Neural Networks 《利用循环神经网络进行端对端的语音识别》 ---- 二.Keras编写RNN 接着我们讲解如何在Keras代码中编写RNN。...Tensorflow如何保存神经网络参数 十二.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow分类案例 十三.如何评价神经网络、loss曲线图绘制、图像分类案例的F值计算 十四.循环神经网络
然而，这种假设在实际应用中往往不够准确，因为语言是一种复杂的序列数据，当前单词的出现概率可能与前面的多个单词甚至整个句子有关。...例如，在识别一个句子时，前面的单词对后面的单词有一定的影响，RNN 可以通过其记忆功能记住前面的信息，从而更好地理解整个句子的含义。...这些变体通过引入门控机制，有效地解决了传统 RNN 中存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地捕捉长时依赖关系，提高语音识别的准确性。...在提高语音识别准确率方面，通过有效的预处理可以去除噪声和干扰，优化语音信号的参数，使得语音特征更易于提取和识别，从而提高语音识别系统的准确率。...在语音识别方面，深度学习模型如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，能够有效地捕捉语音信号中的长时依赖关系，提高语音识别的准确率。
不假思索的写法（最为常见，且最耗时） 测试用时:0.000143s clock_t startTime,endTime; startTime = clock(); vector...Exception e){} } //后 try{ for(int i=0;i<row.size();i++){ } } catch(Exception e){} 8.循环嵌套提取不需要循环的变量...) { i=i*a*b; } //后 int a=1,b=2; int c=a*b; for(int i=0;i<row.size();i++) { i=i*c; } 看来最常用的，
在下一章中，我们将学习如何构建和训练时间序列数据的 RNN 模型。 七、TensorFlow 和 Keras 中的用于时间序列数据的 RNN 时间序列数据是一系列值，以不同的时间间隔记录或测量。...作为序列，RNN 架构是从这些数据训练模型的最佳方法。在本章中，我们将使用示例时间序列数据集来展示如何使用 TensorFlow 和 Keras 构建 RNN 模型。...在本章中，您学习了如何使用 TensorFlow（一个低级库）和 Keras（一个高级库）创建不同类型的 RNN 模型。...虽然模型的准确率提高到 96%，但仍然不足以生成清晰的文本。尝试增加 LSTM 单元/隐藏层的数量，同时在较大的数据集上运行模型以获取大量周期。...在最后的章节中，您学习了如何使用 TensorFlow 和 Keras 构建各种机器学习和深度学习模型，例如回归，分类，MLP，CNN，RNN 和自编码器。
速度问题 最近工作中遇到这么一个问题，全站抓取时采用分布式：爬虫A与爬虫B，爬虫A给爬虫B喂饼，爬虫B由于各种原因运行的比较慢，达不到预期效果，所以必须对爬虫B进行优化。...help with implementing this solution) try running Scrapy on pypy, see Running Scrapy on PyPy 大致看了下，确实可以提高爬虫运行速度...这确实是一种很简单的方法，其实原理很简单，就是在每次插入数据前，对数据库中查询，是否有该 ID，如果没有就插入，如果有就放弃。 对于数据量比较少的项目，这确实是一种很简单的方法，很简单就完成了目标。...没有索引，MongoDB 就必须扫描集合中的所有文档，才能找到匹配查询语句的文档。这种扫描毫无效率可言，需要处理大量的数据。 索引是一种特殊的数据结构，将一小块数据集保存为容易遍历的形式。...索引能够存储某种特殊字段或字段集的值，并按照索引指定的方式将字段值进行排序。 我们可以借助索引，使用 insert_one方法提高效率。
在这个实例中，我们将使用TensorLayer来训练一个垃圾文本分类器，并介绍如何通过TensorFlow Serving来提供高性能服务，实现产品化部署。...RNN常用于处理时间序列数据，它能够接受任意长度的输入，是自然语言处理最受欢迎的架构之一，在短文本分类中，相比NBOW和CNN的缺点是需要的计算时间更长。...实例中我们使用RNN来表征文本，将输入的文本序列通过一个RNN层映射成固定长度的向量，然后将文本向量输入到一个Softmax层进行分类。...实际分类结果中，CNN和MLP两种分类器的准确率都能达到95%以上（RNN模型由于未知原因准确度较低）。...相比之前训练的SVM分类器所达到的93%左右的准确率，基于神经网络的垃圾文本分类器表现出非常优秀的性能。 ?
[TensorFlow深度学习入门]实战十一·用双向BiRNN(LSTM)做手写数字识别准确率99%+ 此博文是我们在完成实战五·用RNN(LSTM)做手写数字识别的基础上使用BiRNN(LSTM)结构...，进一步提升模型的准确率，1000steps准确率达到99%。...（输入 数据为list类型，list中元素为Tensor,每个Tensor的shape为[batch_size, input_size],如有batch_size个文档，每个文档的单词数量为1000，每个单词的词向量维度为...反映到图1里面就是最下变的输入中每个xi都是一个长度为frame_size的向量或矩阵。...这就是2.5中weights的形状初始化为[hidden_num,n_classes]的原因。然后再经softmax归一化。
所以一直就想自己试试到底这几个模型的实际表现如何，因此机缘巧合之下，就有了这篇文章。...实际中一般在分词之后会对单词进行词干化（Stem）处理，之后再进行词频统计，我这里做的比较粗糙~ 因此我们在构造词典过程中仅保留在语料中出现频次大于1的单词。...可以发现，我们通过语料构造的词典中，有9801个单词有pre-trained的词向量，而583个单词没有对应的pre-trained词向量，Yoon Kim在论文中提到对于这些没有词向量的单词，直接用random...因为卷积操作要求有channels这个维度，因此，我们构造完embed以后，实际上shape=(batch_size, vocab_size, embedding_size)，但是Tensorflow中卷积要求的维度为...其中，DNN和RNN在test上的准确率相差无几，而CNN在test上的准确率要高出1%~2%，multi-channels CNN在test准确率高达76.93%，并且训练次数也较少。
缺点：即使 ngram 带有一些单词间的语境，但词袋模型无法建模序列中单词间的长期依赖关系。 现在要用到深度学习模型了。...这些数字表示每个单词在字典中的位置（将其视为映射）。 如下例所示： x_train[15] 'breakfast time happy time' 这里说明了分词器是如何将其转换为数字序列的。...用 GloVe 预训练词嵌入的循环神经网络 在最后一个模型中，嵌入矩阵被随机初始化了。那么如果用预训练过的词嵌入对其进行初始化又当如何呢？举个例子：假设在语料库中有「pizza」这个词。...使用来自外部嵌入的知识可以提高 RNN 的精度，因为它整合了这个单词的相关新信息（词汇和语义），而这些信息是基于大规模数据语料库训练和提炼出来的。 我们使用的预训练嵌入是 GloVe。...对每一个单词而言，如果这个单词存在于 GloVe 中，我们就可以得到这个单词的嵌入，如果不存在那就略过。 准确率达到了 83.7%！来自外部词嵌入的迁移学习起了作用！
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