state = tf.placeholder( dtype=tf.float32, shape=[None, self.cell_size], name="initial_state" ) p_keep = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="p_keep") learning_rate = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="learning_rate") cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(self.cell_size) drop_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, input_keep_prob=p_ke
时间: 2023-06-10 18:03:00 浏览: 75
ep, output_keep_prob=p_keep, state_keep_prob=p_keep)
这段代码中的tf.placeholder和tf.contrib.rnn.GRUCell分别是什么意思?为什么要使用dropout(tf.contrib.rnn.DropoutWrapper)?
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x = tf.placeholder(shape=[25], dtype=tf.float32)
这是使用 TensorFlow 定义一个占位符(placeholder)变量 x,它的形状为 [25],数据类型为 float32。占位符是 TensorFlow 中的一种特殊变量,它不需要初始化,而是在运行时由外部输入数据。在实际使用中,我们需要通过 feed_dict 参数将数据传递给占位符。例如:
```
import tensorflow as tf
with tf.Session() as sess:
x = tf.placeholder(shape=[25], dtype=tf.float32)
y = tf.reduce_sum(x)
result = sess.run(y, feed_dict={x: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25]})
print(result) # 输出 325.0
```
在上面的代码中,我们定义了一个占位符变量 x,并通过 reduce_sum 函数对 x 中的元素求和,然后使用 Session.run() 方法计算 y 的值,同时通过 feed_dict 参数将 x 的值传递给占位符。
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, num_steps, input_size]) targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps]) # 定义LSTM单元 lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size) # 初始化LSTM状态 initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, tf.float32) # 运行LSTM outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, inputs, initial_state=initial_state)解释这段代码
这段代码是用 TensorFlow 实现一个基本的 LSTM 网络。下面是它的具体解释:
- `inputs` 是一个形状为 `[batch_size, num_steps, input_size]` 的占位符,用于输入 LSTM 网络的输入序列。其中,`batch_size` 表示每个 batch 中的样本数,`num_steps` 表示每个样本的序列长度,`input_size` 表示每个时间步的输入特征数。
- `targets` 是一个形状为 `[batch_size, num_steps]` 的占位符,用于输入 LSTM 网络的目标序列。其中,`batch_size` 表示每个 batch 中的样本数,`num_steps` 表示每个样本的序列长度。
- `lstm_cell` 是一个 LSTM 单元,它的大小为 `lstm_size`。
- `initial_state` 是一个形状为 `[batch_size, lstm_size]` 的张量,表示 LSTM 网络的初始状态,一般设置为全零张量。
- `outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, inputs, initial_state=initial_state)` 这一行代码是运行 LSTM 网络,返回了两个值:`outputs` 表示 LSTM 网络的输出,它的形状为 `[batch_size, num_steps, lstm_size]`;`state` 表示 LSTM 网络的最终状态,它的形状为 `[batch_size, lstm_size]`。
总的来说,这段代码是实现了一个基本的 LSTM 网络,用于处理序列数据。输入数据通过 `inputs` 传入,输出数据通过 `outputs` 得到,网络状态通过 `state` 得到。