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Tensorflow 2.4 搭建單層和多層 Bi-LSTM 模型_python_腳本之家
4. 多層 Bi-LSTM 模型 (1)我們上面只是搭建了一層的 Bi-LSTM ,這里我們搭建了兩層的 Bi-LSTM 模型,也就是在第二層 Bidirectional 之后又加了一層 Bidirectional ,這樣可以使我們的模型更加有效。我們使用的損失函數(shù)、優(yōu)化器、評估指標(biāo)都和上面一樣。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 model = tf.keras.
www.dbjr.com.cn/article/2719...htm 2025-5-27
Pytorch-LSTM輸入輸出參數(shù)方式_python_腳本之家
c_init=Variable(torch.randn(1, lstm_input.size(0), hidden_size))# 構(gòu)建c輸出參數(shù) -- 每個batch對應(yīng)一個隱層 out, (h, c)=lstm_seq(lstm_input, (h_init, c_init))# 將輸入數(shù)據(jù)和初始化隱層、記憶單元信息傳入 print(lstm_seq.weight_ih_l0.shape)# 對應(yīng)的輸入學(xué)習(xí)參數(shù) print(lstm_seq.weight...
www.dbjr.com.cn/article/2549...htm 2025-6-4
python深度學(xué)習(xí)TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的保存和讀取_python_腳本之家
這篇文章主要為大家介紹了python深度學(xué)習(xí)TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何將訓(xùn)練得到的模型保存下來方便下次直接使用。為了讓訓(xùn)練結(jié)果可以復(fù)用,需要將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型持久化 之前的筆記里實現(xiàn)了softmax回歸分類、簡單的含有一個隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等,但是這些代碼在訓(xùn)練完成之后就直接退出了,并沒有將訓(xùn)練得到的模型保...
www.dbjr.com.cn/article/2272...htm 2025-5-31
Tensorflow2.4使用Tuner選擇模型最佳超參詳解_python_腳本之家
本文使用 cpu 版本的 tensorflow 2.4 ,選用 Keras Tuner 工具以 Fashion 數(shù)據(jù)集的分類任務(wù)為例,完成最優(yōu)超參數(shù)的快速選擇任務(wù)。 當(dāng)我們搭建完成深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)之后,我們在訓(xùn)練模型的過程中,有很大一部分工作主要是通過驗證集評估指標(biāo),來不斷調(diào)節(jié)模型的超參數(shù),這是比較耗時耗力的,如果只是不計代價為找到模型最優(yōu)的...
www.dbjr.com.cn/article/2678...htm 2025-5-30
Python3爬蟲中關(guān)于中文分詞的詳解_python_腳本之家
·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分詞法。該方法是模擬人腦并行,分布處理和建立數(shù)值計算模型工作的。它將分詞知識所分散隱式的方法存入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部,通過自學(xué)習(xí)和訓(xùn)練修改內(nèi)部權(quán)值,以達(dá)到正確的分詞結(jié)果,最后給出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動分詞結(jié)果,如使用 LSTM、GRU 等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。 ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)集成式分詞法。該方法首先啟動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分詞,當(dāng)...
www.dbjr.com.cn/article/1920...htm 2025-6-2
變長雙向rnn的正確使用姿勢教學(xué)_python_腳本之家
stacked_bw_rnn.append(tf.contrib.rnn.LSTMCell(3)) mcell=tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(stacked_rnn) mcell_bw=tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(stacked_bw_rnn) bioutputs, output_state_fw, output_state_bw=tf.contrib.rnn.stack_bidirectional_dynamic_rnn([mcell],[mcell_bw], X,sequence_length=seq...
www.dbjr.com.cn/article/2137...htm 2025-6-7