带有元组输入的自定义TensorFlow RNN单元
自定义TensorFlow RNN单元是一种可以在TensorFlow中自定义的循环神经网络（RNN）单元。RNN是一种具有循环连接的神经网络，适用于处理序列数据，如文本、语音和时间序列数据。
元组输入是指RNN单元的输入包含多个元素，每个元素都是一个独立的特征。在TensorFlow中，可以通过定义一个元组作为RNN单元的输入来实现这一功能。
自定义TensorFlow RNN单元的优势在于可以根据具体的任务和数据特点进行定制化设计，以提高模型的性能和效果。通过自定义RNN单元，可以灵活地调整网络结构、添加额外的特征和约束，以满足不同的需求。
应用场景：
- 自然语言处理（NLP）：自定义TensorFlow RNN单元可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务，通过处理序列数据来提取文本的语义信息。
- 语音识别：自定义RNN单元可以用于语音识别任务，将语音信号转换为文本表示，实现语音转写、语音命令识别等功能。
- 时间序列预测：自定义RNN单元可以用于时间序列预测任务，如股票价格预测、天气预测等，通过学习序列数据的模式和趋势来进行预测。
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我试图在TensorFlow中创建一个自定义的RNN单元格，它接受一个元组作为输入，但是我遇到了一个问题，父类BasicLSTMCell要求输入是二维的：
# Inputs must be 2-dimensional我不能在call()方法中添加处理元组的逻辑，因为执行永远不会到达该方法-维度检查会引发错误。
浏览 0提问于2017-11-28得票数 2
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自定义单元格接受(输入、状态)并生成(输出、状态)。我相信输入是张量，状态是张量的列表。从与错误信息的斗争中看，张量似乎带有一个额外的维度，但我不确定在RNN的上下文中会是什么。另一个维度是为了什么？预期的输出大小/形状是什么？
顺便说一下我用的是Tensorflow后端。
浏览 0提问于2019-04-08得票数 0
我正在使用一个用tf.nn.MultiRNNCell构建的final_state堆栈，我想将RNN传递给下一个图形调用。既然提要字典中不支持元组，那么堆叠单元格状态并对输入进行切片以在图的开头生成元组是实现这一目标的唯一方法吗?还是说TensorFlow中的某些功能允许这样做？
浏览 1提问于2016-09-08得票数 1
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我想为我的LSTM RNN单元提供两种类型的输入。我的输入由整数列表(即[5,2,3,4,6,1,0, ...] )组成。但是，每个整数被划分为两个不同的组，所以我想用类似于[[5,True],[2,False], [3,False], [4,True], ... ]的方式标记每个整数。我见过输入由相同类型的常量组成，输入维数为2或更高的情况。但我不确定两个不同<
浏览 1提问于2017-08-01得票数 1
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我正在尝试使用tensorflow实现LSTM网。我的问题是，状态序列和输入序列的形状不应该相同吗？根据static_rnn的文档，返回:一对(输出、状态)，其中：
输出是输出的长度T列表(每个输入一个)，或这类元素的
浏览 1提问于2017-12-31得票数 0
我想使用以下代码将他的模型扩展到多层LSTM模型：cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCelldtype=tf.float32)
'rnn/while/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/cell_0/lstm_cell/MatM
浏览 3提问于2017-11-18得票数 7
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我有一个由LSTM单元组成的多层RNN。我想把每一层都固定到不同的GPU上。在TensorFlow中如何做到这一点呢？import tensorflow as tf
n_outputs = 100n_steps = 20
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicL
浏览 13提问于2016-09-18得票数 0
对输入序列使用dynamic_rnn当前将返回输出序列和最后一个单元格状态。我在网上快速看了一下，发现了以下内容：
线程建议，最好的方法是扩展原始的LSTM单元的功能，让它作为输出的一部分返回整个状态，因此调用dynamic_rnn的第一个返回值也包含输出序列。但是，我的自定义子类SSLSTMCell的" call“函数在dynamic_rnn
浏览 5提问于2017-08-06得票数 2
我正在尝试理解一些用TensorFlow实现的RNN。MultiRNNCell是每次都创建新对象，还是向以前的对象添加层？cells_fwd_list = []
cells_fwd_list.append(tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=num_cells, activation=tf.nn.tanh))
cells_fwd = tf.nn.rnn_cell.Multi
浏览 12提问于2019-08-18得票数 2
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我希望在python中使用带有多个LSTM单元的tensorflow创建一个dynamic_rnn。我在网上找到了以下代码：truncated_series_length = 4state_size=True)但是，当我
浏览 1提问于2018-02-19得票数 0
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我想修改tf.nn.rnn_cell.GRUCell并为第二个输入添加另一个门，这样除了z更新门和r重置门之外，还有第三个g自定义门，用于网络的第二个输入，类似于和。
我为Torch7 GRU单元成功地完成了这一任务，并且成功地解决了特定的序列建模问题。我怀疑在Tensorflow中实现这一点并不简单，但也许我错了。有人能提供更多关于Tensorflow中自定义单元格的详细
浏览 0提问于2019-02-04得票数 3
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我想在Tensorflow中实现一个带有预先训练好的权重的LSTM模型。这些重量可能来自Caffee或Torch。我发现在文件rnn_cell.py中有LSTM单元，比如rnn_cell.BasicLSTMCell和rnn_cell.MultiRNNCell。但是如何为这些LSTM单元加载预先训练好的权重呢？
浏览 0提问于2016-06-26得票数 5
BasicLSTM单元的配置如下所示：num_layers = 2 hidden_size = 200 lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(hidden_size, forget_bias=0.0) 什么是cell.state_size
我得到的是30x800，但我不能理解它是怎么来的</e
浏览 1提问于2016-04-20得票数 12
有人能帮助解释一下TensorFlow的tf.contrib.rnn.MultiRnnCell的内部机制吗？例如，如果我想将两个基本的RNN单元堆叠成一个MultiRnnCell，那么每个基本的RNN单元的输入和输出是什么？
我想知道它是如何工作的细节。
浏览 0提问于2017-04-14得票数 29
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我正在尝试创建一个类似于本文中提出的模型：但是，我不能将这个自定义单元嵌入到任何RNN模型中，我假设它是因为init使用3个参数而不是标准的"num_units“。：~/.local/lib/python3
浏览 4提问于2019-11-15得票数 1
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来自Tensorflow代码：丹索尔·弗洛.RnnCell。我不明白这意味着什么。LSTM单元的单位是什么？输入，输出和忘记门？这是否意味着“深层LSTM的递归投影层中的单元数”？那为什么它被称为“LSTM单元中的单元数”？什么是LSTM单元，它与LSTM块有什么不同?如果不是单元<
浏览 0提问于2016-07-24得票数 38
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在tensorflow的dynamic_rnn函数中，我对输出形状感到惊讶，我希望有人能帮助我提高对RNN cell的理解。)和110是批量大小；并且该单元被定义为，其中hidden_dim =6outputs, states = rnn.dynamic_rnn(cell, x, dtype=tf
浏览 5提问于2016-12-30得票数 0
来自关于tf.contrib.rnn.RNNCell的tensorflow文档：“这个单元格的定义与文献中使用的定义不同。在文献中，‘单元格’指的是具有单个标量输出的对象。这个定义指的是这样的单元的水平数组。”
看起来，rnn细胞只接受向量作为输入。但是，我想将图像/视频馈送到rnn (例如，批次大小、步长、高度、宽度、通道)。有没有办
浏览 19提问于2018-09-05得票数 1
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当相同的基本单元格被使用(cell1, cell1)用于MultiRNNCell时，下面的代码失败cell1 = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell但是cell2和cell1是一样的cell1 = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(128,reuse=False, name= "cell1")
cell2
浏览 1提问于2018-06-01得票数 2
我目前正在使用tensorflow和python处理多层LSTM。我使用initial_state在tf.nn.dynamic_rnn中将单元格的前一个状态传递到下一步。Layer 0 : <class 'tensorflow.python.ops.rnn_cell_impl.LSTMStateTuple'> len:2
在蓝色的图片中
浏览 0提问于2018-03-22得票数 0
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