lstmcell

使用Pytorch多GPU训练RNN网络踩坑记录

问题介绍在构建LAS端到端语音识别网络模型时，encoder使用了nn.GRU，decoder使用了nn.LSTMCell，在单个GPU上训练时，一切正常，使用nn.DataParallel进行多GPU
无涯阁主·2020-08-16 01:54

Keras中的LSTMcell 和LSTM 有什么区别？

在keras构建深度学习模型时，在循环层中存在LSTMcell和LSTM两个API。该如何区分呢？
JoyceCoder·2020-08-11 05:22

TensorFlow——Bi-LSTM+CRF进行序列标注（代码浅析）

Bi-LSTM使用TensorFlow构建Bi-LSTM时经常是下面的代码：cell_fw=tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100)cell_bw=tf.contrib.rnn.LSTMCell
南七小僧·2020-08-09 23:36

【PyTorch学习笔记】23：nn.LSTM和nn.LSTMCell的使用

1nn.LSTM该模块一次构造完若干层的LSTM。1.1构造方法使用nn.LSTM可以直接构建若干层的LSTM，构造时传入的三个参数和nn.RNN一样，依次是：[feature_len,hidden_len,num_layers][feature\_len,hidden\_len,num\_layers][feature_len,hidden_len,num_layers]其中hidden_len
LauZyHou·2020-08-05 10:14

LSTM在Keras和Tensorflow中的统一

最近想把一个用到Tensorflow的LSTM的模型改成Keras，崩溃，好在解决了问题，小笔记记录一下目的让Keras的LSTM的输出与Tensorflow的用LSTMCell和dynamic_rnn
蛋疼猫·2020-07-30 21:47

一幅图理解LSTM的物理结构

图中的第一部分是LSTM的时序结构版本，它是单个LSTMCell在多个时间步上展开的形式，实际上是只有一个Cell，因此也可以理解为LSTM是神经网络在时序上的权重共享（CNN是在空间上的权重共享）。
海晨威·2020-07-28 11:56

从一句代码看tf.scan

在读这篇文章的时候遇到了以下代码：cell=tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(state_size,state_is_tuple=True)cell=tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell
夜风皓月改·2020-07-07 20:09

LSTM中tf.nn.dynamic_rnn处理过程详解

lstmCell=tf.contrib.r
酸辣螺丝粉·2020-06-30 17:11

神经翻译笔记4扩展a第二部分. RNN在TF2.0中的实现方法略览

中的实现方法略览文章目录神经翻译笔记4扩展a第二部分.RNN在TF2.0中的实现方法略览相关基类`tf.keras.layers.Layer``recurrent.DropoutRNNCellMixin`RNNCell相关`LSTMCell
TimsonShi·2020-06-29 23:17

神经翻译笔记4扩展a第一部分. RNN在TF1.x中的实现方法略览

keras.layers.Layer``layers.Layer``nn.rnn_cell.RNNCell``LayerRNNCell``BasicRNNCell``GRUCell``BasicLSTMCell``LSTMCell
TimsonShi·2020-06-29 23:17

keras 用LSTM搭建一个语言情感分类器 - keras 进阶教程

这里就不谈LSTM的原理了，大家肯定没少看到过那个经典的LSTMcell结构图。那么，第一步做什么呢？
蓝一潇、薛定谔的猫·2020-06-29 06:45

Tensorflow进行POS词性标注NER实体识别 - 构建LSTM网络进行序列化标注

文中具体介绍如何基于Tensorflow的LSTMcell单元来构建多层LSTM、双向Bi-LSTM
rockingdingo·2020-06-26 06:09

LSTM计算过程推导

LSTM计算过程推导（1）LSTM简介（2）LSTM笔记（3）LSTM变体（4）LSTM代码（1）LSTM简介LSTM是常用的循环神经网络（即带有LSTMcell的循环网络），使用的时候也非常方便，在这里想结合论文和代码对
花咪·2020-06-23 02:15

Tensorflow报错 ：TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

tf.placeholder("float",[batch_size,n_classes])stacked_rnn=[]foriiLyrinrange(3):stacked_rnn.append(tf.contrib.rnn.LSTMCell
qq_281617953·2020-06-21 08:00

keras lstm return sequence参数理解

lstmcell返回两组数据hiddenstate返回的是根据当前input得到的outputcellstate返回的是根据当前input以及长短时记忆获取的数据得到的output，这也是lstm的关键
yangy_fly·2020-02-19 15:42

mxnet RNN简单剖析

教程部分代码网络生成num_layers=2num_hidden=256stack=mx.rnn.SequentialRNNCell()foriinrange(num_layers):stack.add(mx.rnn.LSTMCell
月见樽·2020-02-11 21:10

ORDERED NEURONS: INTEGRATING TREE STRUCTURES INTO RECURRENT NEURAL NETWORKS

它可以通过控制神经元的更新频率来动态分配神经元，以表示不同的时间尺度依赖性ON-LSTMCell部分公式与标准LSTM相同其中，到部分的关键公式将在下文给出。
懿想天开_·2019-12-17 21:04

Chinese NER Using Lattice LSTM论文笔记

一、写在前面的话该论文针对中文命名实体任务，在原有的字LSTM+CRF的基础上，通过设定特定的LSTMcell以及大规模自动分词的语料，将词级别的信息加入模型中，从而使得模型在获得字信息的同时，也可以有效地利用分词的先验信息
freedom_king·2019-11-28 06:36

pytorch学习笔记7--循环神经网络、GAN

文章目录循环神经网络序列的表示方法RNNLayer的使用nn.RNNnn.RNNCell预测sin(x)曲线trainpredict梯度弥散和梯度爆炸gradientclippinggradientvanishingLSTM的使用LSTMCell
niklaus.z.lee·2019-07-24 10:30

deeplearning.ai——构建循环神经网络

ForwardpropagationforthebasicRecurrentNeuralNetwork1.1-RNNcell1.2-RNNforwardpass2-LongShort-TermMemory(LSTM)network2.1-LSTMcell2.2
韩明宇·2019-07-15 14:46

Tensorflow手动编写LSTM单元内部结构实现中文文本分类

为了加深对lstmcell内部结构的理解，这里将构建lstm单元的ap
我是小蚂蚁·2019-05-13 08:10

tensorflow学习之LSTMCell详解(Class tf.contrib.rnn.LSTMCell与Class tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell的区别)

转载：https://blog.csdn.net/u013230189/article/details/82811066Classtf.contrib.rnn.LSTMCell继承自：LayerRNNCellAliases
qq_1410888563·2019-05-02 16:24

class LSTMCell 和Embedding

classLSTMCell(RNNCellBase):r"""Alongshort-termmemory(LSTM)cell...math::\begin{array}{ll}i=\sigma(W_{ii}x+b_{ii}+W_{hi}h+b_{hi})\\f=\sigma(W_{if}x+b_{if}+W_{hf}h+b_{hf})\\g=\tanh(W_{ig}x+b_{ig}+W_{hg}h
gorgeous___youth·2019-04-21 21:11

Tensorflow 的lstm模块

Tensorflow的lstm模块tf_version:1.9.0实现模块：'''lstm的两个实现模块tf.contrib.rnn.BasicLSTMCelltf.contrib.rnn.LSTMCell
ice_moyan·2019-04-17 11:28

LSTM理论知识讲解

通过对比可以看出，RNN的一个cell中只有一个神经网络，而LSTM的一个cell中有4个神经网络，故一个LSTMcell的参数是一个RNNcell参数的四倍。
mch2869253130·2019-04-09 15:36

seq2seq attention代码实现 / attention_decoder使用

fromtensorflow.contrib.legacy_seq2seq.python.opsimportseq2seqasseq2seq_liblstm_cell_fw=tf.nn.rnn_cell.LSTMCell
guotong1988·2019-01-31 12:20

tf.contrib.rnn下的函数介绍

1、tf.contrib.rnn.LSTMCell()：LSTM的一个单元细胞定义2、tf.contrib.rnn.GRUCell()：GRU的一个单元细胞定义3、tf.contrib.rnn.MultiRNNCell
蓬莱道人·2019-01-08 23:03

tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell()中间程序解释

data=tf.reshape(x,[-1,16,16])#lstmUnits=64lstmCell=tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstmUnits)lstmCell=tf.contrib.rnn.DropoutWrapper
qian_fighting·2019-01-04 21:30

tf.contrib.rnn.LSTMCell 和 tf.nn.rnn_cell.LSTMCell讲解

tf.contrib.rnn.LSTMCell和tf.nn.rnn_cell.LSTMCell两个是一样的tf.nn.rnn_cell_LSTMCell()__init__(num_units,use_peepholes
UESTC_20172222·2018-12-23 15:54

Tensorflow③ Keras的LSTM和TF的LSTM实现的源码剖析

经过一些分析，发现了在Keras里面常见的keras.layers.LSTM和Tensorflow的tf.contrib.rnn.LSTMCell有一些实现上面的区别。
sooner高·2018-12-19 13:18

纯Python和PyTorch对比实现循环神经网络LSTM及反向传播

摘要本文使用纯Python和PyTorch对比实现循环神经网络LSTM及其反向传播.相关配套代码,请参考文章:长短期记忆网络LSTMCell单元详解及反向传播的梯度求导文章索引:https://blog.csdn.net
BrightLampCsdn·2018-12-18 16:45

长短期记忆网络LSTMCell单元详解及反向传播的梯度求导

摘要本文给出长短期记忆网络LSTMCell单元的定义公式,并求解其在反向传播中的梯度.求导过程比较长,涉及的变量很多,但求导过程并不难,只要细心即可.给出的相关公式是完整的,编程导向的,可以直接用于代码实现
BrightLampCsdn·2018-12-18 16:47

Pytorch LSTM 时间序列预测

本例中使用两个LSTMCell单元学习从不同相位开始的一些正弦波信号,LSTM网络在学习了正弦波
段智华·2018-11-25 15:50

循环神经网络系列（五）Tensorflow中BasicLSTMCell

从这个图我们可以知道，一个LSTMcell中有4个参数，并且形状都是一样的shape=[output_size+n,output_size],其中n表示输入张量的维度,output_size通过函数BasicLSTMCell
空字符·2018-11-12 18:33

Pytorch + LSTM

LSTM原理图(图来源)LSTM原理解析(更多细节参考:LSTM详细介绍):classtorch.nn.LSTMCell(input_size,hidden_size,num_of_layers,bias
wzg2016·2018-10-21 22:20

tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn 使用方法及其验证：

sequence_length2.1tensorflowLSTM_cell原理2.2tensorflow中LSTM的前向传播2.3用numpy来验证tensorflow中tf.nn.rnn_cell.LSTMCell
biubiubiu888·2018-10-19 16:44

Bi-LSTM-CRF（一）--tensorflow源码解析

1.1.核心代码：cell_fw=tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100)cell_bw=tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100)
思考熊·2018-10-04 21:13

图解LSTM

1LSTM概述2lstm公式3LSTMcell分析4致谢4.1图4.2参考1LSTM概述RNN给神经网络加入了处理时间的能力，而传统的RNN会面临梯度消失（爆炸）的问题RNNvsLSTM:VanishingGradients
PIPIXIU·2018-07-12 13:18

PLSTM的TensorFlow实现与解释

PLSTM的TensorFlow实现与解释前言*我们在上篇文章《TensorFlow中的LSTM源码理解与二次开发》中已经提到了lstmcell在tensorflow中的实现。
FesianXu·2018-04-09 10:45

记忆网络Memory Network

在本专栏的第一篇文章对话系统综述中提到，seq2seq中的记忆依靠rnnCell或者lstmCell实现，但是rnn和lstm的记忆能力实在有限，最多也就记忆十几个时间步长。
北邮张博·2018-01-18 11:10

TensorFlow教程——Bi-LSTM+CRF进行序列标注（代码浅析）

Bi-LSTM使用TensorFlow构建Bi-LSTM时经常是下面的代码：cell_fw=tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100)cell_bw=tf.contrib.rnn.LSTMCell
加勒比海鲜·2018-01-12 16:19

tensorflow API学习——LSTM实现

1、tf.contrib.rnn.LSTMCelltf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units,use_peepholes=False,cell_clip=None,initializer
仲夏199603·2017-12-22 16:07

tensorflow教程:LSTMCell和BasicLSTMCell

tf.contrib.rnn.BasicLSTMCellDefinedintensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py.__init__(num_units,forget_bias=1.0,state_is_tuple=True,activation=None,reuse=None)InitializethebasicLSTMcell.Args:*num_units
abclhq2005·2017-12-01 09:50

使用Tensorflow进行时序预测(TFTS)

时序预测是一个经典的话题，应用面也很广;结合LSTM来做也是一个效果比较好的方式.这次准备使用TF来进行时序预测，计划写两篇:1.使用TensorflowTimeSeries模块2.使用底层点的LSTMCell
GavinZhou_xd·2017-11-28 21:51

使用Tensorflow进行时序预测(TFTS)

时序预测是一个经典的话题，应用面也很广;结合LSTM来做也是一个效果比较好的方式.这次准备使用TF来进行时序预测，计划写两篇:1.使用TensorflowTimeSeries模块2.使用底层点的LSTMCell
GavinZhou_xd·2017-11-28 21:51

cnn、rnn相结合进行文本分类

multi-class-text-classification-cnn-rnncnn和rnn结合一起进行文本分类主要思路如下:data--->batchiter-->cnninput-->embedding--->卷积--->池化--->rnn输入--->lstmcell
旭旭_哥·2017-10-30 23:15

LSTM cell结构的理解和计算

首先是LSTMcell最常见的结构图：这是变形的版本（找不到更清晰的版本了），其中输
AISeekOnline·2017-09-26 11:57

LSTM GRU tensorflow代码 和 原理图中的箭头 的对应关系

上图为LSTMcell，向上指的箭头h_t是output，向右指的箭头h_t和C_t是state，对于上图的GRUoutput和state是同一个信息importtensorflowastffromtensorflow.contribimportrnnx
guotong1988·2017-07-13 10:04

Tensorflow: RNNCell

所有的RNNCell都在tensorflow.contrib.rnn.python.ops.core_rnn_cell_impl这个模块中.tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell基础的LSTMCell
marketbingo·2017-06-10 00:05

Tensorflow: RNNCell

所有的RNNCell都在tensorflow.contrib.rnn.python.ops.core_rnn_cell_impl这个模块中.tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell基础的LSTMCell
qq_39037910·2017-06-10 00:00
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