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kErAs lstm

就一个abcd作为一条样本即可,a b c d 的每一步都会计算loss的,所以拆开也没啥用 另外你这个不是序列标注,因为你是要预测下一个,而不是给整体一个最佳序列

如果你的输入是一系列图片帧,恭喜你,更新到最新版的keras,里面已经有了一个叫ConvLSTM2D的类。

语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律,其中N-Gram简单有效,被广泛使用。N-Gram:该模型基于这样一种假设,第n个词的出现只与前面N-1个词相关,而与其它任何词都不相关,整句...

Python Extension Packages for Windows 载应版本scipy( cp面Python版本号27表示2.7)要安装whl文件复制Anaconda安装路径Scripts文件夹接 pip install 文件路径+whl文件名 接安装 theanokeras

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# test_x 测试数据,三维矩阵形式[samples_num, time_steps, feature_dim] # BATCH_SIZE自行设定 predict_y = model.predict(test_x, batch_size = BATCH_SIZE) 然后查看predict_y的值即可

问题已解决,每次产生一个相同长度句子的batch,假设是32大小,只要每个batch里句子是同长度的就可以了,所以我用到了fit_generator,自己手动模拟了一个epoch的过程,遍历了一次训练样本,每个batch的长度是不一致的,随机的,唯一可能不能实现的...

with tf.device('/gpu:0'): x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 20, 64)) y = LSTM(32)(x) # all ops in the LSTM layer will live on GPU:0 with tf.device('/gpu:1'): x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 20, 64)) y = LS...

呵呵,总违规

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