rnn

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    tensorflow隱藏狀態似乎沒有改變

    我試圖按照這個RNN tutorial on medium一樣，重構它，因爲我一直在。當我運行我的代碼時，它似乎工作，但是當我試圖打印current state變量以查看神經網絡內發生了什麼時，我得到了全部1 s。那是預期的行爲？由於某種原因，州沒有更新？據我所知，current state應該包含隱藏層中所有批次的最新值，所以絕對不應該全部爲1 s。任何幫助將不勝感激。 def __train_
    python-3.x tensorflow rnn 2017-08-18

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    從經過訓練的RNN模型生成單詞：「變量已存在，不允許。是否在VarScope中設置reuse = True？」

    因此，我在jupytor筆記本中實現了一個RNN字生成器模型。 當我試圖使用訓練的模型生成一些話： 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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    結構

    我有成千上萬的視頻，他們每個人包括固定幀數是35 我嘗試通過訓練LSTM模型進行分類的視頻。但我不確切知道人們如何保持視頻的順序結構並訓練LSTM模型。 所以我想要做的是; 閱讀來自數據集 視頻經由CNN獲得的視頻和提取特徵對於每個幀35幀 飼料那些35個特徵LSTM層 - 如何可以養活每個視頻（35幀）批量生產LSTM？ Keras中的fit功能被高度使用。然而我不知道我怎麼能保持影像的順序結構
    computer-vision deep-learning keras lstm rnn 2017-08-26

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    類型錯誤在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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    錯誤：Tensorflow BRNN logits和標籤必須是相同的大小

    我有這樣的錯誤： 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估計 - 上評估和演示數據集

    定期評估tensorflow文檔不提供如何在一個評估集合執行所述模型的定期評價任何例子。 Some people建議使用的實驗，這聽起來不錯，但遺憾的是不工作（折舊和觸發一個錯誤）。 Others建議使用SummarySaverHook，但我沒有看到如何將它與評估集（而不是訓練集）結合使用。 一個解決辦法是做到以下幾點 for i in range(number_of_epoch): e
    tensorflow deep-learning rnn 2017-08-30

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    模塊「tensorflow.contrib.rnn」有沒有屬性「BasicLSTMCell」

    當我嘗試運行 lstm_fw_cell = rnn.BasicLSTMCell(num_hidden, forget_bias=1.0) 我得到的標題提到的錯誤。 這是由於tensorflow版本？如何解決這個問題？
    tensorflow lstm rnn 2017-08-31

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    導入錯誤：無法導入名稱rewriter_config_pb2

    我只是跟隨tensorflow的教程和同時執行以下CMD： python ptb_word_lm.py --data_path=/home/priyankit/data/validsrc2-hi -- model=small 它顯示以下錯誤：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：模塊'tensorflow.python.pywrap_tensorflow'沒有任何屬性'TFE_Py_RegisterExceptionClass'

    我試圖從tensorflow timeseries contrib運行一個示例代碼，但我得到這個錯誤。 AttributeError: module 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow' has no attribute 'TFE_Py_RegisterExceptionClass' 我正在使用Anaconda。當前的環境是Python 3.5和tenso
    python machine-learning tensorflow time-series rnn 2017-09-02

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    ValueError異常：尺寸必須是平等的，但512和256

    我想實現seq2seq模型使用Tensorflow 1.3.0文本摘要。 我試圖在編碼層使用MultiRNNCell和bidirectional_dynamic_rnn。我錯過了一些東西，但無法找到它。錯誤堆棧跟蹤不直觀，這使得它更難以理解。 我得到以下錯誤，而建設的圖表。 --------------------------------------------------------------
    python tensorflow deep-learning lstm rnn 2017-09-02
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