使用 tf.nn.dynamic_rnn 展开时间维度方式

max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow] tf.nn.conv2d实现卷积的方式 tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape 第

TensorFlow中,想要维度增加一维,可以使用tf.expand_dims(input, dim, name=None)函数.当然,我们常用tf.reshape(input, shape=[])也可以达到相同效果,但是有些时候在构建图的过程中,placeholder没有被feed具体的值,这时就会包下面的错误:TypeError: Expected binary or unicode string, got 1 在这种情况下,我们就可以考虑使用expand_dims来将维度加1.比如我自己代

对于单个的 RNNCell , 使用色的 call 函数进行运算时 ,只是在序列时间上前进了一步 . 如使用 x1. ho 得到此h1, 通过 x2 . h1 得到 h2 等 . tf.nn.dynamic_rnn的作用: 如果序列长度为n,要调用n次call函数,比较麻烦.对此,TensorFlow提供了一个tf.nn.dynamic_mn函数,使用该函数相当于调用了n次call函数.通过{ho, x1 , x2,-, xn} 直接得到{h1 , h2,-, hn} . 具体来说,设输入数据的

目录 学习前言 tf.nn.dynamic_rnn的定义 tf.nn.dynamic_rnn的使用举例 单层实验 多层实验 学习前言 已经完成了RNN网络的构建,但是我们对于RNN网络还有许多疑问,特别是tf.nn.dynamic_rnn函数,其具体的应用方式我们并不熟悉,查询了一下资料,我心里的想法是这样的. tf.nn.dynamic_rnn的定义 tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=Non

函数原型 tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel_iterations=None, swap_memory=False, time_major=False, scope=None ) 实例讲解: import tensorflow as tf import numpy as np n_steps = 2 n_inputs = 3 n_neuron

实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 惯例先展示函数: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: input: 指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[

在利用tensorflow进行文本挖掘工作的时候,经常涉及到维度扩展和压缩工作.比如对文本进行embedding操作完成之后,若要进行卷积操作,就需要对embedded的向量扩展维度,将[batch_size, embedding_dims]扩展成为[batch_size, embedding_dims, 1],利用tf.expand_dims(input, -1)就可实现,反过来用squeeze(input, -1)或者tf.squeeze(input)也可以把最第三维去掉. tf.expan

在用tensorflow做一维的卷积神经网络的时候会遇到tf.nn.conv1d和layers.conv1d这两个函数,但是这两个函数有什么区别呢,通过计算得到一些规律. 1.关于tf.nn.conv1d的解释,以下是Tensor Flow中关于tf.nn.conv1d的API注解: Computes a 1-D convolution given 3-D input and filter tensors. Given an input tensor of shape [batch, in_wi

实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 关于空洞卷积的理论可以查看以下链接,这里我们不详细讲理论: 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. 2.Yu, Fisher, and Vladlen Koltun. "Mu

今天来介绍一下Tensorflow里面的反卷积操作,网上反卷积的用法的介绍比较少,希望这篇教程可以帮助到各位 反卷积出自这篇论文:Deconvolutional Networks,有兴趣的同学自行了解 首先无论你如何理解反卷积,请时刻记住一点,反卷积操作是卷积的反向 如果你随时都记住上面强调的重点,那你基本就理解一大半了,接下来通过一些函数的介绍为大家强化这个观念 conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding="SA

实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None) 除去name参数用以指定该操作的name,data_format指定