两层LSTM的使用
一层的lstm效果不是很好,使用两层的lstm,代码如下。
with graph.as_default():
inputs_ = tf.placeholder(tf.int32, [None, seq_len], name='inputs')
labels_ = tf.placeholder(tf.int32, [None, 4], name='labels')
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name='keep_prob') embedding = tf.Variable(tf.random_uniform((n_words + 1, embed_size), -1, 1))
embed = tf.nn.embedding_lookup(embedding, inputs_)
################################# R N N #################################
def LSTM_with_drop(lstm_size, keep_prob):
# Your basic LSTM cell
lstm = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size, state_is_tuple=True) # Add dropout to the cell
drop = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm, output_keep_prob=keep_prob)
return drop fw_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell( [LSTM_with_drop(lstm_size, keep_prob) for _ in range(lstm_layers)] )
bw_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell( [LSTM_with_drop(lstm_size, keep_prob) for _ in range(lstm_layers)] )
# Getting an initial state of all zeros
fw_initial_state = fw_cell.zero_state(batch_size, tf.float32)
bw_initial_state = bw_cell.zero_state(batch_size, tf.float32) outputs, final_state = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(inputs=embed,
cell_fw=fw_cell,
cell_bw=fw_cell,
initial_state_fw=fw_initial_state,
initial_state_bw=bw_initial_state)
state = tf.concat([outputs[0][:,-1], outputs[1][:,-1]], 1)
################################# R N N #################################
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