rnn tensorflow2实现 / 张生荣

手把手教你使用TensorFlow2实现RNN

目录概述权重共享计算过程: 案例数据集 RNN 层获取数据完整代码概述 RNN (Recurrent Netural Network) 是用于处理序列数据的神经网络. 所谓序列数据, 即 ...

RNN(recurrent neural Network)循环神经网络主要用于自然语言处理(nature language processing,NLP) RNN主要用途是处理和预测序列数据 RNN ...

基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器,具体内容如下之前在手机百度上看到有个"为你写诗"功能,能够随机生成古诗,当时感觉很酷炫= = 在学习了深度学习后,了解了一下原理,打算自己 ...

本文实例为大家分享了使用RNN进行文本分类,python代码实现,供大家参考,具体内容如下 1.本博客项目由来是oxford 的nlp 深度学习课程第三周作业,作业要求使用LSTM进行文本分类.和上一 ...

conda update conda pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview conda install https://mirrors.tuna.tsinghu ...

下载安装Anaconda 下载地址如下,根据所需版本下载安装过程暂略(下次在安装时添加) 下载安装Pycharm 下载安装Pycharm,下载对应使用版本即可如果你是在校学生,有学校的edu邮箱, ...

使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类作为对循环神经网络的实践,我用循环神经网络做了个影评情感的分类,即判断影评的感情色彩是正面的,还是负面的. 选择使用RNN来做情感分类,主要是因为影评是一段 ...

tf2.0的三个优点: 1.方便搭建网络架构: 2.自动求导 3.GPU加速(便于大数据计算) 安装过程(概要提示) step1:安装annaconda3 step2:安装pycharm step3: ...

一.安装Anaconda 1.下载安装Anaconda. 去官网下载,打开安装包: Next: I Agree: Next: 安装路径可修改,但都在User文件路径下,点Next: 都打上勾,点击In ...

** 一 tf.concat( ) 函数–合并 ** In [2]: a = tf.ones([4,35,8]) In [3]: b = tf.ones([2,35,8]) In [4]: c = t ...

双向RNN:bidirectional_dynamic_rnn()函数的使用详解先说下为什么要使用到双向RNN,在读一篇文章的时候,上文提到的信息十分的重要,但这些信息是不足以捕捉文章信息的,下文隐 ...

tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn() 函数: def bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, # 前向RNN cell_bw, # 后向R ...

方法1:只保存模型的权重和偏置这种方法不会保存整个网络的结构,只是保存模型的权重和偏置,所以在后期恢复模型之前,必须手动创建和之前模型一模一样的模型,以保证权重和偏置的维度和保存之前的相同. tf. ...

从某种意义讲,tensorflow这个项目已经失败了,要不了几年以后,江湖上再无tensorflow 因为tensorflow2.0 和tensorflow1.0 从本质上讲就是两个项目,1.0的静态 ...

使用Tensorflow 构建卷积神经网络,训练手势识别模型,使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别效果如下: 先显示下部分数据集图片(0到9的表示,感觉很怪) 构建模型进行训练数据集 ...

TensorFlow是一款优秀的深度学习框架,支持多种常见的操作系统,例如Windows10,Mac Os等等,同时也支持运行在NVIDIA显卡上的GPU版本以及仅使用CPU进行运算的CPU版本.此篇 ...

笔者remove TensorFlow总共四次. reinstall anaconda 三次. 安装技巧可以根据这个博主的文章进行安装. https://www.jb51.net/article/18 ...

Tensorflow内置了许多数据集,但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集,这里TensorFlow 官网也给介绍文档,官方文档.这里对整个流程做一个总结(以手势识别的数据集为例). 1. ...