我知道,在使用loss.backward()时,如果有多个网络和多个损失函数,我们需要指定retain_graph=True,以分别优化每个网络。但是,即使指定(或不指定)此参数,我也会遇到错误。以下是重现此问题的MWE (在PyTorch 1.6上)。 import torch
from torch import nn
from torch import optim
torch.autograd.set_detect_anomaly(True)
class GRU1(nn.Module):
def __init__(self):
super(GRU1, self
[d33tah-pc][~] $ LC_ALL="pl_PL.UTF-8" date
sob, 14 gru 2013, 00:26:48 CET
[d33tah-pc][~] $ LC_ALL="pl_PL.UTF-8" python
Python 2.7.5 (default, Nov 12 2013, 16:18:42)
[GCC 4.8.2 20131017 (Red Hat 4.8.2-1)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "
keras.layers.RNN
输入形状三维张量(batch_size,timesteps,input_dim)。
输出形状
if return_state:张量列表。第一个张量是输出。剩下的张量是最后的状态,每个状态都有形状(batch_size,单位)。
如果return_sequences:三维张量与形状(batch_size,时间步骤,单位)。否则,二维张量与形状(batch_size,单位)。
1.我对时间步骤的概念感到困惑。
2.我对如何处理三轴输入的过程感到困惑。
简化代码
import keras
from keras.applications.inception_r
我对ML框架和python都很陌生。我从获得了keras项目的源代码,我还安装了所有CUDA和Cudnn正确的版本。但是在加载gru模型之后,它会引发一个错误:
ValueError: GRU(reset_after=False)与GRU(reset_after=True).不兼容
有人能帮我吗?谢谢。该函数似乎有一个重载选项。我应该添加一些选项,比如reset_after来启用/禁用它吗?我只是猜。
lstm = load_model('TrafficFlowPrediction/model/lstm.h5')
#error in gru model load
gru = l
我通过跟踪官方的TensorFlow站点,对文本预测进行了基本的训练。我在GTX1050ti上训练了我的模型多达40个时代,并将checkPoint文件保存在一个单独的文件夹中。然而,当我现在尝试恢复模型时,我得到了一个很长的错误:
StreamExecutor device (0): GeForce GTX 1050 Ti, Compute Capability 6.1
WARNING:tensorflow:Entity <function standard_gru at 0x7f9e121324d0> could not be transformed and will be e
我试图在ubuntu上安装java9jre和jdk。但我找不到。我安装了所有的软件包:ii openjdk-9-jdk:amd64 9~b181-4 amd64 OpenJDK Development Kit (JDK) ii openjdk-9-jdk-headless:amd64 9~b181-4 amd64 OpenJDK Development Kit (JDK) (headless) ii openjdk-9-jre:amd64 9~b181-4 amd64 OpenJDK Java runtime, using Hotspot JIT ii openjdk-9-jre-headle
我目前正在使用lstm和rnn一段时间。我在tensorflow和keras中都尝试过。然而,有些事情让我真的很困惑。就像在tensorflow中一样,如果我想在for循环中定义多个rnn作为解码器,我可以编写如下代码:
with tf.variable_scope("decoder-rnn") as vs:
# We use an LSTM Cell
cell_utterance = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hparams.rnn_dim,
fo
我试图复制本文中的代码,这里用于多标号问题(11个类),它使用
1- Embedding layer
2- GRU
3- two Feed forward Layers with the ReLU activation function
4- sigmoid unit.
我试图运行这些代码,但它显示了以下错误:
ValueError:检查目标时出错:期望dense_5具有三维,但得到形状为(6838,11)的数组
编辑:错误是固定的。我将"return_sequences“更改为False,并删除flatten()以修复错误。
我的代码:我不确定两个前向层是否正确。在论文中,它的
我有一个用于文本识别的CRNN模型,它发表在Github上,接受过英语培训,
现在我也在用这个算法做同样的事情,除了阿拉伯语。
我的反恐委员会职能是:
def ctc_lambda_func(args):
y_pred, labels, input_length, label_length = args
# the 2 is critical here since the first couple outputs of the RNN
# tend to be garbage:
y_pred = y_pred[:, 2:, :]
我在tensorflow中有以下模型:
def output_layer(input_layer, num_labels):
'''
:param input_layer: 2D tensor
:param num_labels: int. How many output labels in total? (10 for cifar10 and 100 for cifar100)
:return: output layer Y = WX + B
'''
input_dim = input_layer
我正在尝试使用Tensorflow实现一些自定义GRU单元。我需要堆叠这些单元格,我想从继承。但是,在查看源代码时,我注意到您只能将一个units参数传递给__init__ of GRU,而有一个参数是RNNcell的列表,并利用它来堆栈调用StackedRNNCells的单元格。同时,GRU只创建一个GRUCell。
对于我试图实现的文件,我实际上需要堆栈GRUCell。为什么RNN和GRU的实现不同?
在这段代码中,作者定义了两个输入,但模型中只有一个输入提要。应该有一些bug,但是,我可以运行它。我想知道为什么我可以成功地运行这段代码。 def han():
# refer to 4.2 in the paper whil reading the following code
# Input for one day : max article per day =40, dim_vec=200
input1 = Input(shape=(40, 200), dtype='float32')
# Attention Layer
de