我有以下代码,我希望从2层LSTM获得一个正向传递:
"""
this is a simple numerical example of LSTM forward pass to allow deep understanding
the LSTM is trying to learn the sin function by learning to predict the next value after a sequence of 3 inputs
example 1: {0.583, 0.633, 0.681} --> {0.725}, these va
我开始学习如何用keras来实现神经网络。然而,我刚才偶然发现了这个错误。我不知道我在这里做错了什么。我在youtube上的Valerio:教程旁工作。
我的代码:
import tensorflow
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dropout, LSTM
class GNN:
"""
GNN is a graph neural network.
"""
def __init__(self,
每次我更改数据集时,它都会给出不同的精度。有时它提供97%,50%和92%。这是一种文本分类。这一切为什么要发生?另外95%来自两个数据集,这些数据集大小相同,结果几乎相同。
#Split DatA
X_train, X_test, label_train, label_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2,random_state=42)
#Size of train and test data:
print("Tr
我试图将一个LSTM层的输出输入到另一个LSTM层,以及该层的文本。提供给两个LSTM的文本是不同的,我的目标是第二个LSTM在第一个LSTM理解的基础上提高对其文本的理解。
我可以尝试在Tensorflow中这样实现它:
# text inputs to the two LSTM's
rnn_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, text_data)
rnn_inputs_2 = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, text_data)
# first LSTM
lstm1Output, lstm1S
当使用下面的函数模式创建LSTM层时,会引发错误
ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim=3, found ndim=2
代码以复制问题
import keras
from keras.layers import Input, LSTM, Dense
from keras.models import Model
import numpy as np
def build_lstm(lstm_input, hidden_dim=256):
out = LSTM(hidden_dim, i
来自Tensorflow代码:丹索尔·弗洛.RnnCell。
num_units: int, The number of units in the LSTM cell.
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,最小LSTM单元是什么?
我试图从运行一段代码,但没有成功。没有关于如何运行它的说明。我怀疑我应该运行FactcheckingRANLP/Factchecking_clean/classification/lstm_train.py,然后运行.../lstm_test.py。
问题在于,此代码使用import语句作为模块,引用位于不同目录中的文件夹和文件,例如在lstm_train.py中。
File "lstm_train.py", line 3, in <module>
from classification.lstm_utils import *
ModuleNotFoundE
我正在使用TF2.0中的一些LSTM层。为了训练目的,我使用回调LearningRateScheduler,为了速度目的,我禁用了Tensorflow (disable_eager_execution)的急切模式。但当我同时使用这两种功能时,tensorflow会发出警告:
Operation ... was changed by setting attribute after it was run by a session. This mutation will have no effect, and will trigger an error in the future. Either d