rnn

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    tensorflow隐藏状态似乎没有改变

    我试图按照这个RNN tutorial on medium一样，重构它，因为我一直在。当我运行我的代码时，它似乎工作，但是当我试图打印current state变量以查看神经网络内发生了什么时，我得到了全部1 s。那是预期的行为？由于某种原因，州没有更新？据我所知，current state应该包含隐藏层中所有批次的最新值，所以绝对不应该全部为1 s。任何帮助将不胜感激。 def __train_
    python-3.x tensorflow rnn 2017-08-18

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    从经过训练的RNN模型生成单词：“变量已存在，不允许。是否在VarScope中设置reuse = True？”

    因此，我在jupytor笔记本中实现了一个RNN字生成器模型。 当我试图使用训练的模型生成一些话： with open(os.path.join(cfgs['save_dir'], 'config.pkl'), 'rb') as f: saved_args = cPickle.load(f) with open(os.path.join(cfgs['save_dir'],
    machine-learning tensorflow deep-learning ipython-notebook rnn 2017-08-24

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    结构

    我有成千上万的视频，他们每个人包括固定帧数是35 我尝试通过训练LSTM模型进行分类的视频。但我不确切知道人们如何保持视频的顺序结构并训练LSTM模型。 所以我想要做的是; 阅读来自数据集 视频经由CNN获得的视频和提取特征对于每个帧35帧 饲料那些35个特征LSTM层 - 如何可以养活每个视频（35帧）批量生产LSTM？ Keras中的fit功能被高度使用。然而我不知道我怎么能保持影像的顺序结构
    computer-vision deep-learning keras lstm rnn 2017-08-26

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    类型错误在tensorflow

    hidden_size = 1 batch_size = 1 seq_len = 3 feature_dim = 1 lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=hidden_size) init_state = tf.placeholder_with_default( lstm_cell.zero_state(batch
    tensorflow rnn 2017-08-27

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    错误：Tensorflow BRNN logits和标签必须是相同的大小

    我有这样的错误： InvalidArgumentError (see above for traceback): logits and labels must be same size: logits_size=[10,9] labels_size=[7040,9] [[Node: SoftmaxCrossEntropyWithLogits = SoftmaxCrossEntropyWith
    tensorflow deep-learning rnn 2017-08-30

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    Tensorflow估计 - 上评估和演示数据集

    定期评估tensorflow文档不提供如何在一个评估集合执行所述模型的定期评价任何例子。 Some people建议使用的实验，这听起来不错，但遗憾的是不工作（折旧和触发一个错误）。 Others建议使用SummarySaverHook，但我没有看到如何将它与评估集（而不是训练集）结合使用。 一个解决办法是做到以下几点 for i in range(number_of_epoch): e
    tensorflow deep-learning rnn 2017-08-30

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    模块“tensorflow.contrib.rnn”有没有属性“BasicLSTMCell”

    当我尝试运行 lstm_fw_cell = rnn.BasicLSTMCell(num_hidden, forget_bias=1.0) 我得到的标题提到的错误。 这是由于tensorflow版本？如何解决这个问题？
    tensorflow lstm rnn 2017-08-31

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    导入错误：无法导入名称rewriter_config_pb2

    我只是跟随tensorflow的教程和同时执行以下CMD： python ptb_word_lm.py --data_path=/home/priyankit/data/validsrc2-hi -- model=small 它显示以下错误：我有 Traceback (most recent call last): File "ptb_word_lm.py", line 68, in i
    python tensorflow rnn 2017-08-31

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    AttributeError：模块'tensorflow.python.pywrap_tensorflow'没有任何属性'TFE_Py_RegisterExceptionClass'

    我试图从tensorflow timeseries contrib运行一个示例代码，但我得到这个错误。 AttributeError: module 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow' has no attribute 'TFE_Py_RegisterExceptionClass' 我正在使用Anaconda。当前的环境是Python 3.5和tenso
    python machine-learning tensorflow time-series rnn 2017-09-02

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    ValueError异常：尺寸必须是平等的，但512和256

    我想实现seq2seq模型使用Tensorflow 1.3.0文本摘要。 我试图在编码层使用MultiRNNCell和bidirectional_dynamic_rnn。我错过了一些东西，但无法找到它。错误堆栈跟踪不直观，这使得它更难以理解。 我得到以下错误，而建设的图表。 --------------------------------------------------------------
    python tensorflow deep-learning lstm rnn 2017-09-02
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