使用tensorflow怎么把RNN路径学习训练代码改成biRNN路径学习训练

时间: 2023-12-08 19:06:39 浏览: 32
将RNN改成biRNN可以通过在RNN层前加一个双向层来实现。下面是一个使用TensorFlow实现biRNN路径学习训练的示例代码: ```python import tensorflow as tf # 定义输入和输出的维度 num_input = 28 timesteps = 28 num_hidden = 128 num_classes = 10 # 定义输入占位符 X = tf.placeholder("float", [None, timesteps, num_input]) Y = tf.placeholder("float", [None, num_classes]) # 定义双向RNN层 fw_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_hidden, forget_bias=1.0) bw_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_hidden, forget_bias=1.0) outputs, _ = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(fw_cell, bw_cell, X, dtype=tf.float32) # 将双向RNN的输出拼接起来 output = tf.concat(outputs, 2) # 定义输出层 weight = tf.Variable(tf.random_normal([2*num_hidden, num_classes])) bias = tf.Variable(tf.random_normal([num_classes])) output = tf.transpose(output, [1, 0, 2]) last = tf.gather(output, int(output.get_shape()[0])-1) prediction = tf.matmul(last, weight) + bias # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=prediction, labels=Y)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss) # 定义准确率 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(prediction, 1), tf.argmax(Y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(1000): batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(128) batch_x = batch_x.reshape((128, timesteps, num_input)) sess.run(optimizer, feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y}) if i % 100 == 0: acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y}) loss_value = sess.run(loss, feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y}) print("Iter " + str(i) + ", Minibatch Loss= " + \ "{:.6f}".format(loss_value) + ", Training Accuracy= " + \ "{:.5f}".format(acc)) ``` 在这个代码中,我们添加了一个双向RNN层,并将其输出拼接起来作为输出层的输入。其他部分与标准的RNN路径学习训练的代码类似。

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