tf.contrib.legacy_seq2seq.basic_rnn_seq2seq 函数 example 最简单实现

tf.contrib.legacy_seq2seq.basic_rnn_seq2seq 函数 example 最简单实现函数文档:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/legacy_seq2seq/basic_rnn_seq2seq import tensorflow as tf import numpy as np steps=10 batch_size=10 input_size=10 encoder_inputs =…

第十六节，使用函数封装库tf.contrib.layers

这一节,介绍TensorFlow中的一个封装好的高级库,里面有前面讲过的很多函数的高级封装,使用这个高级库来开发程序将会提高效率. 我们改写第十三节的程序,卷积函数我们使用tf.contrib.layers.conv2d(),池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d()和tf.contrib.layers.avg_pool2d(),全连接函数使用tf.contrib.layers.fully_connected(). 一 tf.contrib.layers中的具体函数…

TensorFlow中的L2正则化函数：tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()的用法与异同

tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正则化函数,tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函数在tf 2.x版本中被弃用了. 两者都能用来L2正则化处理,但运算有一点不同. import tensorflow as tf sess = InteractiveSession() a = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32) b =…

tf.contrib.seq2seq.sequence_loss example:seqence loss 实例代码

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) encoder_inputs=tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[10,10]) decoder_inputs=tf.placeholder(dtype=tf.int32,…

tensorflow笔记3：CRF函数：tf.contrib.crf.crf_log_likelihood()

在分析训练代码的时候,遇到了,tf.contrib.crf.crf_log_likelihood,这个函数,于是想简单理解下: 函数的目的:使用crf 来计算损失,里面用到的优化方法是:最大似然估计使用方法: tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths, transition_params=None) See the guide: CRF (contrib) Computes the log-l…

学习笔记TF044:TF.Contrib组件、统计分布、Layer、性能分析器tfprof

TF.Contrib,开源社区贡献,新功能,内外部测试,根据反馈意见改进性能,改善API友好度,API稳定后,移到TensorFlow核心模块.生产代码,以最新官方教程和API指南参考. 统计分布.TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli.Beta.Binomial.Gamma.Ecponential.Normal.Poisson.Uniform等统计分布,统计研究.应用中常用,各种统计.机器学习模型基石,概率模型.图形模型依赖. 每个不同统计分布不同特征.函数,同…

TensorFlow高级API(tf.contrib.learn)及可视化工具TensorBoard的使用

一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本完整代码: from __fut…

tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor()

tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor (max_document_length, min_frequency=0, vocabulary=None, tokenizer_fn=None) 参数: max_document_length: 文档的最大长度.如果文本的长度大于最大长度,那么它会被剪切,反之则用0填充. min_frequency: 词频的最小值,出现次数小于最小词频则不会被收录到词表中. vocabulary: Cate…

TensorFlow——tf.contrib.layers库中的相关API

在TensorFlow中封装好了一个高级库,tf.contrib.layers库封装了很多的函数,使用这个高级库来开发将会提高效率,卷积函数使用tf.contrib.layers.conv2d,池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d和tf.contrib.layers.avg_pool2d,全连接函数使用 tf.contrib.layers.fully_connected,下面来看里面封装好的函数接口: 以最复杂的卷积为例,其他的几个函数与之类似: layers.c…

深度学习原理与框架-递归神经网络-RNN网络基本框架(代码?) 1.rnn.LSTMCell(生成单层LSTM) 2.rnn.DropoutWrapper(对rnn进行dropout操作) 3.tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(堆叠多层LSTM) 4.mlstm_cell.zero_state(state初始化) 5.mlstm_cell(进行LSTM求解)

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse) # 构建单层的LSTM网络参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o…

tf.contrib.rnn.core_rnn_cell.BasicLSTMCell should be replaced by tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell.

For Tensorflow 1.2 and Keras 2.0, the line tf.contrib.rnn.core_rnn_cell.BasicLSTMCell should be replaced by tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell.…

tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别

tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78238807 MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP 我的GitHub:https://github.com/MachineLP/train_cnn-rnn-attention 自己搭建的一个框架,包含模型有:vgg(vgg16,vg…

tf.session.run()单函数运行和多函数运行区别

tf.session.run()单函数运行和多函数运行区别觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me problem instruction sess.run([a,b]) # (1)同时运行a,b两个函数 sess.run(a) sess.run(b) # (2)运行完a函数后再运行b函数这两个语句初看时没有任何区别,但是如果a,b函数恰好是读取example_batch和label_batch这种需要使用到数据批次输入输出函数时例如(tf.train.shuffle_ba…

Python_selenium中类函数模块的简单介绍

Python_selenium中类函数模块的简单介绍一.demo1.py的代码如下所示 #coding:utf-8 class ClassA(object): string = "这是一个字符串" def instancefunc(self): print "这是一个实例方法" print self @classmethod def classfuc(cls): print "这是一个类方法" print cls @staticmethod d…

TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn)

TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本完整代码: 1 from __fut…

Python进阶(七)----带参数的装饰器,多个装饰器修饰同一个函数和递归简单案例(斐波那契数列)

Python进阶(七)----带参数的装饰器,多个装饰器修饰同一个函数和递归简单案例(斐波那契数列) 一丶带参数的装饰器 def wrapper_out(pt): def wrapper(func): def inner(*args,**kwargs): useinput = input('请输入用户名:>>').strip() password = input('请输入密码:>>').strip() with open(pt,encoding='utf-8') as f: for…

tf.contrib.layers.fully_connected参数笔记

tf.contrib.layers.fully_connected 添加完全连接的图层. tf.contrib.layers.fully_connected( inputs, num_outputs, activation_fn=tf.nn.relu, normalizer_fn=None, normalizer_params=None, weights_initializer=initializers.xavier_initializer(), wei…

关于tensorflow里面的tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell 中num_units参数问题

这里的num_units参数并不是指这一层油多少个相互独立的时序lstm,而是lstm单元内部的几个门的参数,这几个门其实内部是一个神经网络,答案来自知乎: class TRNNConfig(object): """RNN配置参数""" # 模型参数 embedding_dim = 100 # 词向量维度 seq_length = 100 # 序列长度 num_classes = 2 # 类别数 vocab_size = 10000 # 词汇表达…

tensorflow教程:tf.contrib.rnn.DropoutWrapper

tf.contrib.rnn.DropoutWrapper Defined in tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py. def __init__(self, cell, input_keep_prob=1.0, output_keep_prob=1.0, state_keep_prob=1.0, variational_recurrent=False, input_size=None, dtype=None, seed=None): Args: cell…

tf.contrib.slim模块简介

原文连接:https://blog.csdn.net/MOU_IT/article/details/82717745 1.简介对于tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述是:此目录中的任何代码未经官方支持,可能会随时更改或删除.每个目录下都有指定的所有者.它旨在包含额外功能和贡献,最终会合并到核心Tensorflow中,但其接口可能仍然会发生变化,或者需要进行一些测试,看是否可以获得更广泛的接受.所以slim依然不属于原生tensorflow.那么什么是s…

tf.contrib.slim add_arg_scope

上一篇文章中我们介绍了arg_scope函数,它在每一层嵌套中update当前字典中参数形成新的字典,并入栈.那么这些参数是怎么作用到代码块中的函数的呢?比如说如下情况: with slim.arg_scope( [slim.conv2d, slim.separable_conv2d], weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer( stddev=weights_initializer_stddev), activation_fn=ac…

tf.nn.conv2d卷积函数之图片轮廓提取

一.tensorflow中二维卷积函数的参数含义:def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], name=None)卷积操作函数:input:需要做卷积操作的图片:四维tensor张量,类型float32或float64:[batch,in_height,in_width,in_channels]形状(shape…

python实现登录函数，比较简单

一个简单的python实现登录以及修改密码的函数 #密码错误3次,锁定登录: password_list = ['] def account_login(): Tries = 3 while Tries > 0: pwd = input('Please input you password:') password_correct = pwd == password_list[-1] password_reset = pwd == password_list[0] if password_corr…

回调函数 callback 的简单理解

回调函数指当我执行完某一段代码之后在回过头来调用 jquery 最简单的例子 $(".className").each(function(i){alert(i)}) 她这个形参i是怎么得到的呢 . $.each(fn){ for(i=0;i<this.langth;) fn(this[i++]) ; } php中的回调函数函数有的写法有两种一种便是传统的写法写法一 function test($fn){ $ar = array(1,2,3,4,5,6,7,8); foreac…

管道函数(pipelined function)简单使用示例

-----------------------------Cryking原创------------------------------ -----------------------转载请注明出处,谢谢!------------------------ 管道函数是一种比较特殊的函数,其返回值为集合类型. 在PL/SQL中,管道函数和表函数.游标一起联合使用能实现一些比较复杂的功能,当和并行处理一起使用时,还能较大的改善性能. 使用示例1: 实现简单的字符串分割,函数参数为常见的VARCHAR2…

super函数没有那么简单-super原理剖析

开始之前,先出一道题: #super函数探讨 class A(object): def __init__(self): print 'A.__init__' class B(A): def __init__(self): super(B, self).__init__() print 'B.__init__' class C(A): def __init__(self): super(C, self).__init__() print 'C.__init__' class D(B, C): de…