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    如何更改Tensorflow RNN模型中的最大序列長度？

    我目前正試圖修改我的tensorflow分類器，它能夠標記一個單詞序列爲正數或負數，以處理更長的序列，而無需重新訓練。我的模型是一個RNN，最大序列長度爲210.一個輸入是一個單詞（300 dim），我用Google向量化單詞word2vec，所以我可以輸入最多210個單詞的序列。現在我的問題是，如何將最大序列長度更改爲例如3000，以分類電影評論。 與210固定最大序列長度我的工作模型（tf_v
    machine-learning tensorflow lstm rnn 2017-07-14

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    簡單的RNN網絡 - ValueError：設置一個序列的數組元素

    我完全失去了對TF和Python的耐心，我無法得到這個工作， 「ValueError：設置一個序列的數組元素。在sess.run被調用時在testx上。 我已經嘗試了很多不同的東西..這幾乎就像TF壞了，有人可以協助嗎？ import tensorflow as tf import numpy as np nColsIn = 1 nSequenceLen = 4 nBatches = 8
    python tensorflow deep rnn 2017-07-20

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    tensorflow static_rnn錯誤：輸入必須是一個序列

    我試圖將我自己的3D數據提供給LSTM。數據有：高度= 365，寬度= 310，時間=未知/不一致，由0和1組成，每個產生輸出的數據塊被分隔成單個文件。 import tensorflow as tf import os from tensorflow.contrib import rnn filename = "C:/Kuliah/EmotionRecognition/Train1/D2
    python tensorflow lstm rnn 2017-07-20

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    無法使用Rnn包在R中將二進制轉換爲int

    在rnn包中，int可以使用int2bin轉換爲二進制。像 a= int2bin(8) 現在，當我們在使用bin2int，它應該給8.簡單 bin2int(int2bin(8))應該是8，但它給別的東西：134217728. 爲什麼？什麼是將其轉換回int的正確方法。
    r rnn 2017-07-21

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    TensorFlow：lstm丟失實現，形狀問題

    我正在使用TensorFlow中的lstm模型的預測項目。 然而，實現的結構得到了不好的結果，測試集的準確性只有0.5。因此，我搜索了是否存在一些訓練基於lstm的模型的技巧。然後我得到了「加入輟學」。 但是，按照別人的指導，會發生一些錯誤。 這裏的原始版本和它的工作： def lstmModel(x, weights, biases): x = tf.unstack(x, time_s
    tensorflow lstm rnn 2017-07-24

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    我試圖在張量流中製作自己的RNN單元，但它不起作用

    我的代碼如下。 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.python.ops.rnn_cell_impl import _zero_state_tensors class CapRNNcell(tf.contrib.rnn.RNNCell):
    python tensorflow deep-learning customization rnn 2017-07-28

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    Keras + LSTM/RNN：與新的預測

    摘要`X`的維度，麻煩 我有麻煩能後，我輸入數據提供合適的尺寸爲預測模型已經正確生成。 我收到以下錯誤： ValueError: Error when checking : expected lstm_13_input to have shape (None, 40, 39) but got array with shape (1, 39, 39) 背景 使用蟒蛇作爲我的虛擬環境 Keras版
    python keras lstm dimensions rnn 2017-07-29

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    Keras中的LSTM的時間序列預測

    我是深度學習的初學者。我正在使用keras庫實施LSTM，預測天氣數據，我有訓練和測試數據。刪除一些變量後，我的輸入數據具有以下形狀。 ('X_train', (117, 22)) ('y_train', (117,)) ('X_test', (13, 22)) ('y_test', (13,)) 現在，我喂這個數據到下面的LSTM代碼，但無法弄清楚輸入形狀，在這裏我面對的麻煩。下面給出
    python time-series keras lstm rnn 2017-07-31

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    Tensorflow RNN-LSTM - 重置隱藏狀態

    我正在構建用於語言識別的statefull LSTM。 正在有條件的我可以用更小的文件來訓練網絡，並且新的批處理將會像討論中的下一句話一樣。 但是，要正確訓練網絡，我需要重置一些批次之間的LSTM的隱藏狀態。 我使用一個變量來存儲LSTM的hidden_​​state性能： with tf.variable_scope('Hidden_state'): hidden_state = t
    tensorflow stateful rnn 2017-08-01

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    Tensorflow RNN：兩種不同類型的輸入

    我想爲我的LSTM RNN單元提供兩種類型的輸入。我的輸入由整數列表組成（即[5,2,3,4,6,1,0, ...]）。 但是，每個整數分爲2個不同的組，所以我想用[[5,True],[2,False], [3,False], [4,True], ... ]這樣的方式標記每個整數。 我看到了輸入由相同類型的常量組成，輸入維數爲2或更大的情況。但我不確定是否有兩種不同類型可以輸入1個單位，如[5,T
    tensorflow lstm rnn 2017-08-01
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