tfa.rnn.PeepholeLSTMCell

时间: 2023-06-11 11:08:42 浏览: 166
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tfa.rnn.PeepholeLSTMCell 是 TensorFlow Addons 中的一个 API，它实现了带有 peephole 连接的 LSTM 单元。在传统的 LSTM 单元中，输入门、遗忘门和输出门仅仅依赖于 LSTM 单元的输入和前一个时刻的隐藏状态。而在 peephole LSTM 中，这三个门还会依赖于前一个时刻的单元状态。Peephole 连接的作用是提供了更多的信息来控制门的开关，从而提高 LSTM 单元的表现能力。
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TypeError: Exception encountered when calling layer 'crf_7' (type CRF). in user code: File "C:\Users\David\AppData\Local\Temp\ipykernel_13540\1972871892.py", line 8, in call * log_likelihood, self.trans_params = tfa.text.crf_log_likelihood(dataset[0], TypeError: '_VariantDataset' object is not subscriptable Call arguments received by layer 'crf_7' (type CRF): • dataset=<_BatchDataset element_spec=(TensorSpec(shape=(None, 577), dtype=tf.int32, name=None), TensorSpec(shape=(None, 577), dtype=tf.int32, name=None), TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.int32, name=None))>这个怎么解决

model.add(tfa.layers.CRF(output_shape[0], name='crf')) # 编译模型并训练 model.compile(optimizer='adam', loss=loss_func, metrics=[accuracy]) model.fit(dataset, epochs=num_epochs, steps_per_epoch=num_...

ratio = pi.prob(tfa) / (oldpi.prob(tfa) + EPS)

这行代码通常出现在策略梯度算法中，其中pi和oldpi分别表示当前策略和旧策略，tfa是执行的动作。prob表示计算策略在给定动作下的概率，EPS是一个很小的常量，用于防止除零错误。 具体来说，ratio计算了...

class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))

这段代码是使用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法实现的一个 actor-critic 模型。其中，critic 用来评价当前状态的价值，actor 用来生成在当前状态下采取的动作。在训练过程中，会使用 advantage（优势值）...

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