本节来详细说明一下 Seq2Seq 模型中一个非常有用的 Attention 的机制，并结合 TensorFlow 中的 AttentionWrapper 来剖析一下其代码实现。...，隐层输出是 ? ，所以它们满足这样的关系： ? 同时 ? 和 ? 还满足这样的关系： ? 即每次的隐层输出是上一个隐层和上一个输出结果和c向量共同计算得出的。...TensorFlow AttentionWrapper 我们了解了基本原理，但真正离程序实现出来其实还是有很大差距的，接下来我们就结合 TensorFlow 框架来了解一下 Attention 的实现机制...的权重大小比例，在 TensorFlow 中常用 alignments 变量表示。...一个普通的 RNN 模型，你要加入 Attention，只需要在 RNNCell 外面套一层 AttentionWrapper 并指定 AttentionMechanism 的实例就好了。
，不对求解结果产生影响，只对求解结束时参数项的偏移程度产生影响； 当 decay=1 时，train求解过程结束后，虽然计算结果是正确的，但是内存中的参数项没有得到相应的偏移，直接导致了调用这些参数项的...验证代码： 在 decay=0 （即移动偏移无损失）时： import tensorflow as tf def func(in_put, layer_name, is_training=True...2017-09-29 09:08:27.739093: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow...当 decay=1 时，train求解过程结束后，虽然计算结果是正确的，但是内存中的参数项没有得到相应的偏移，直接导致了调用这些参数项的test过程无法进行归一化计算。...2017-09-29 09:10:34.590984: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow
在 TensorFlow 中，提供 tf.nn.dilation2d 和 tf.nn.erosion2d 这两种形态学网络层，分别对应着形态学操作上的膨胀和腐蚀操作。...+ rates[2] * dx, c] + filter[dy, dx, c] 意思就是，filter (kernel) 中的值被添加到图像中的每一位置的值中...将其与卷积操作做对比，就是把公式中的乘法取代成了加法，将积分（或者求和）取代成了取最大值。 ? 离散形式： ? 可以发现和 max-pool 的操作有点点类似。...是的，当过滤器的大小等于池内核大小，并全为 0 时， 就是最大池化操作了。 参考 [1]. tf.nn.dilation2d [2]....Tensorflow dilation behave differently than morphological dilation
是legacy_seq2seq的。本来Tensorflow的seq2seq的实现相比于pytorch已经很复杂了，还没有个正经的tutorial，哎。...好的，回到正题，遇到问题解决问题，想办法找一个最佳的Tensorflow的seq2seq解决方案！...具体二者的区别，读者请自行深入调查。关键参数： num_units：隐层维度。...继续介绍AttentionWrapper：这也是一个cell wrapper，关键参数： cell：被包装的cell。...那么一个AttentionWrapper具体的操作流程如何呢？看官网给的流程： ?
此外，这个教程还提供了完全动态的 seq2seq API（与 TensorFlow 1.2 一起发布），旨在使构建 seq2seq 模型更加简洁： 使用tf.contrib.data中新的输入管道轻松读取和预处理动态大小的输入序列...嵌入 给定词类属性，模型必须先查找源和目标嵌入以检索相应的词汇表示。为了使嵌入层工作，首先要为每种语言选择一个词汇表。通常，选择词汇大小V，并且只有最常用的V词汇被视为唯一的。...AttentionWrapper API 在部署 AttentionWrapper 时，我们借鉴了 Weston 等人 2015 年在 memory network 方面的一些术语。...定义了注意力机制后，使用 AttentionWrapper 解码单元格： ? 代码的其余部分与 Decoder 那节是一样的！...Beam search 在翻译时总是将一小部分顶级候选词留在身边，从而在搜索空间更好地探索所有可能的翻译。 Beam 的大小称为“宽度”width；大小为 10 的宽度基本就够了。
hidden_size = output_layer.shape[-1].value # 768 print("=============================") print("打印融合特征的相关张量的形状...= pooled_output print("=============================") 输出： ============================= 打印融合特征的相关张量的形状..., 768) ============================= 说明： bert中文base版总共有12层，也就是每一层都可以输出相应的特征，我们可以使用model.all_encoder_layers...来获取，然后我们将每一层的768维度的特征映射成1维，对每一个特征进行最后一个维度的拼接后经过softmax层，得到每一层特征相对应的权重，最后经过[batchsize,max_len,1,12] ×...，接下来就可以利用该特征进行相关的微调任务了。
，每一种池化层都有1D,2D,3D三种类型，这里主要介绍2D处理图像的一个操作。...=None, **kwargs ) 这个strides在默认的情况下就是步长为2 下面看个例子： import tensorflow as tf x = tf.random.normal((4,28,28,3...() print(y(x).shape) >>> (4, 3) 可以看到，一个通道只会输出一个值，因为我们的输入特征图的尺寸是 ，所以这里的全局最大池化层等价于pool_size=28的最大池化层。...这里需要注意的一点是，keras的API中并没有像PyTorch的API中的这个参数group，这样的话，就无法衍生成GN和InstanceN层了，在之后的内容，会在Tensorflow_Addons库中介绍...LN，BN，GN，IN这几个归一化层的详细原理，不了解的可以看本文最后的相关链接中找一找。
本文代码的github连接：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/chat_bot_seq2seq_attention...1、attention model原理介绍 1.1 attention model 为什么要有attention机制 原本的Seq2seq模型只有一个encoder和一个decoder，通常的做法是将一个输入的句子编码成一个固定大小的...假设现在我们用机器翻译作为例子来说明， 我们需要翻译中文“我是中国人”--->英文“I am Chinese” 假设我们的词表大小只有三个单词就是I am Chinese。...这就是seq2seq中的beam search算法过程， 2、tensorflow相关api介绍 2.1 tf.app.flags tf定义了tf.app.flags，用于支持接受命令行传递参数，相当于接受...self.build_model() 定义我们多层LSTM的网络结构 这里，不论是encoder还是decoder，我们都定义一个两层的LSTMCell，同时每一个cell都添加上DropoutWrapper
为了令该嵌入层能够运行，我们首先需要为每一种语言选定一个词汇表。通常，选定词汇表大小 V，那么频率最高的 V 个词将视为唯一的。...这对短、中长度的语句效果很好；对于长句子，单一固定大小的隐状态成为了信息瓶颈。注意力机制没有摈弃源 RNN 中计算的所有隐状态，而是提出了允许解码器窥探它们的方法（把它们看作是源信息的动态存储）。...为了更加清晰，我们没有展示图（2）中的嵌入层和投影层。 如图 5 所示，注意力计算发生在解码步骤中的每一步。...定义完注意机制之后，我们使用 AttentionWrapper 来包裹解码单元。...为了查看 GNMT 注意的加速度，我们只在 K40m 上做了基准测试： ? WMT 英语-德语 全对比 第二行是我们 GNMT 注意模型：模型 1（4 层），模型 2（8 层）。 ?
语句结构：tf.zeros(shape,dtype=tf.float32,name=None)举例：tf.zeros([3, 4], tf.int32)最主要的是，shape可以接收1D张量。
它通过多个将上一层的输出作为下一层的输入的层来传递这些信息。当通过这些层时，输入的信息将被权重和偏差修改，并被发送到激活函数以映射输出。...Keras是一个用Python编写的高级API，它运行在诸如TensorFlow、Theano等流行框架之上，为机器学习实践者提供了一个抽象层，以减少编写NNS的固有复杂性。...是时候烧点GPU了 在本教程中，我们将把tensorflow作为后端来使用keras，因此如果您还没有安装其中任何一个，现在是这样做的好时机。您只需在终端中运行这些命令就可以实现这一点。...我们传入训练图像、标签以及遍历次数（反向和正向传播数量）和批大小（每次反向/正向传播的训练样本数量）。 我们还需要设置性能度量参数，以便评估模型的工作情况。 ? 瞧！...我鼓励您调整层数、优化器和损失函数，以及遍历次数和批大小，看看它们对您的模型的总体性能有什么影响！ 在漫长而激动人心的学习之旅中，你刚刚迈出了艰难的第一步！请随时联系任何其他澄清或反馈！
首先，创建每个循环层时需要设置stateful=True。第二，有状态RNN需要知道批次大小（因为要为批次中的输入序列保存状态），所以要在第一层中设置batch_input_shape参数。...模型输入是2D张量，形状为 [批次大小, 时间步] ，嵌入层的输出是一个3D张量，形状为 [批次大小, 时间步, 嵌入大小] 。...( decoder_cell, attention_mechanism, attention_layer_size=n_units) 只是将解码器单元包装进AttentionWrapper，然后使用了想用的注意力机制...512维（所以编码器的输出形状是 [批次大小, 最大输入句子长度, 512] ）。...TensorFlow中没有PositionalEmbedding层，但创建很容易。
你将一层层地构建起你的模型。 一旦设置好了架构，你就可以使用它来迭代式地训练你的模型，并且最终通过给它馈送一些测试数据来评估它。...平面向量（plane vector） 在你了解平面向量之前，我们先简单澄清一下「向量」的概念。向量是特殊类型的矩阵（即数字构成的矩形阵列）。...重调图像大小 为了解决不同图像大小的问题，你需要重调图像大小。你可以使用 skimage 或 Scikit-Image 库轻松实现这一目标；Scikit-Image 是一个用于图像处理的算法的集合。...建模神经网络 就像你可以用 Keras 做的那样，现在是时候一层层构建你的神经网络了。 如果你还没试过，就先将 tensorflow 导入到惯例别名 tf 的工作空间中。...在你展平了输入之后，构建一个全连接层，其可以生成大小为 [None, 62] 的 logits。logits 是运行在早期层未缩放的输出上的函数，其使用相对比例来了解单位是否是线性的。
这其实是一个基于 TensorFlow.js 的色情图片识别项目，说白了就是“审查”色情图片，它的好处是在本地即可识别，即使是那些你无法控制的网络不雅内容，也可以提前帮助进行防御，尤其在保护未成年人健康上网这一点上很有益处...又比如像微博、微信等 App 上卖片的僵尸账号比较泛滥，NSFW.JS 则可以对将要收到该信息的人发出警告，告知他们要查看的内容可能不合适，需要澄清一点，这并不需要服务器处理即可完成操作。...目前来看，该项目的分类器模型还有很大的提升空间，尤其随着 data scraper 的改进，如果未来识别率有大幅提升，它应该会成为很有潜力的应用项目。这是一个缓慢但却是值得期待的过程。...数组大小由 classify 函数中的第二个参数确定。 02 安装 NSFWJS 由 Tensorflow.JS 提供支持，作为peer dependency（同级依赖）。...# peer dependency $ yarn add @tensorflow/tfjs # install NSFWJS $ yarn add nsfwjs 你也可以进行下载和托管项目： https
现在定义了大小为 m*k 的矩阵的权重， 其中 m 是一维卷积运算的滤波器大小。...通过将大小为 n * k 的输入 x 与大小为 m * k 的权重矩阵 W 进行卷积，我们将产生大小为 l * n 的 h 输出，如下所示： !...对于丰富的特征集，使用具有不同卷积滤波器大小的并行层。...每个卷积层给出一个大小为 ln 的隐藏向量，这些输出连接起来形成大小为 qn 的下一层的输入，其中 q 是并行层的数量。较大的 q 值有更好的性能。...池化操作 池化操作的目的是对之前讨论的并行卷积层的输出进行二次采样。 为此，我们假设最后一层 h 的输出大小为 qn。然后，池化层将给出输出 h' 和大小 ql 的输出。 !
这其实是一个基于 TensorFlow.js 的色情图片识别项目，说白了就是“审查”色情图片，它的好处是在本地即可识别，即使是那些你无法控制的网络不雅内容，也可以提前帮助进行防御，尤其在保护未成年人健康上网这一点上很有益处...又比如像微博、微信等 App 上卖片的僵尸账号比较泛滥，NSFW.JS 则可以对将要收到该信息的人发出警告，告知他们要查看的内容可能不合适，需要澄清一点，这并不需要服务器处理即可完成操作。...目前来看，该项目的分类器模型还有很大的提升空间，尤其随着 data scraper 的改进，如果未来识别率有大幅提升，它应该会成为很有潜力的应用项目。这是一个缓慢但却是值得期待的过程。...数组大小由 classify 函数中的第二个参数确定。 安装 NSFWJS 由 Tensorflow.JS 提供支持，作为peer dependency（同级依赖）。...# peer dependency $ yarn add @tensorflow/tfjs # install NSFWJS $ yarn add nsfwjs 你也可以进行下载和托管项目： https
（deny），指对上文提出反对或质疑意见的消息；3）澄清说明（clarify），指含有事实依据对观点进行解释说明的消息；4）无实义的（Null），指没有指示性的消息。...信息引爆点识别是在消息级别进行的分类任务，即对传播树中涉及的每一则消息 ，将其分类为开启话题（Amplify）、反对质疑（Deny）、澄清说明（Clarify）、无意义的（Null）。...反对质疑的消息在虚假谣言中的比例远高于其他两类谣言；澄清说明在虚假谣言中比例也较高，并且在前期较长时间段内都频繁出现，因而鉴别不同类别的信息也会对最终的谣言判别有辅助作用。...在消息交互时，采用图循环神经网络层，根据邻接矩阵进行信息融合，并使用循环神经网络进行层间信息传递。接着将两种流向所获得节点表示进行拼接，用于信息引爆点识别任务。...学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套！
当你需要实现一个自定义的层或更复杂的损失函数时，你可以深入使用 TensorFlow，将代码自动地与 Keras 模型相结合。...下面开始定义卷积神经网络的主体结构： 从上面这段代码你可以观察到我们在每次应用池化 (pooling) 之前都堆叠了一系列卷积 (conv2D)，ReLU 激活函数和批规范化层 (batch normalization...(FC) 添加到网络结构中，代码如下： 我们将 FC 层和 Softmax 分类器添加到网络中。...在模型定义中，我使用 Lambda 层，如代码中的黄色突出显示，它可以用于插入自定义激活函数 CRELU （Concatenated ReLUs）， 激活函数 CRELU 是由 Shang 等人在论文“...▌读者的疑问 对此，有读者提出了尖锐的疑问： 根据上述以及我的了解，不少开发者仍纠缠在 Keras 和 TensorFlow 究竟是什么的问题，可能对此我也不甚了解，但我还是希望提出一些澄清性的问题：
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