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Resaltar palabras importantes en una oración usando Deep Learning

Estoy tratando de resaltar palabras importantes en el conjunto de datos imdb que contribuyeron finalmente a la predicción del análisis de sentimientos. El conjunto de datos es como: X_train – Una revisión como cadena. Y_train – 0 o 1 Ahora, después de usar las incrustaciones de guante para incrustar el valor de X_train, puedo alimentarlo […]

InvalidArgumentError in restre: Assign requiere que las formas de ambos tensores coincidan

Primero, me gustaría mencionar que soy nuevo en Tensorflow, estoy trabajando en un proyecto de OCR usando CTC ( Connectionist Temporal Classification ) y LSTM ( Long Short Term Memory Memory ). He realizado la capacitación y cuando bash restablecer la sesión , encontré un error que comúnmente se publica en Internet, pero se me […]

¿Usar el código tutorial de LSTM para predecir la siguiente palabra en una oración?

He estado tratando de entender el código de muestra con https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent que puede encontrar en https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/ptb /ptb_word_lm.py (Utilizando tensorflow 1.3.0.) He resumido (lo que creo que son) las partes clave, para mi pregunta, a continuación: size = 200 vocab_size = 10000 layers = 2 # input_.input_data is a 2D tensor [batch_size, num_steps] of # word […]

Entendiendo la forma de entrada de Tensorflow LSTM

Tengo un conjunto de datos X que consta de N = 4000 muestras , cada muestra consta de d = 2 características (valores continuos) que abarcan atrás t = 10 pasos de tiempo . También tengo las ‘tags’ correspondientes de cada muestra que también son valores continuos, en el paso de tiempo 11. En este […]

Tensorflow dynamic RNN (LSTM): ¿cómo formatear la entrada?

Me han dado algunos datos de este formato y los siguientes detalles: person1, day1, feature1, feature2, …, featureN, label person1, day2, feature1, feature2, …, featureN, label … person1, dayN, feature1, feature2, …, featureN, label person2, day1, feature1, feature2, …, featureN, label person2, day2, feature1, feature2, …, featureN, label … person2, dayN, feature1, feature2, …, featureN, […]

¿Qué son c_state y m_state en Tensorflow LSTM?

La documentación de tensorflow r0.12 para tf.nn.rnn_cell.LSTMCell describe esto como el inicio: tf.nn.rnn_cell.LSTMCell.__call__(inputs, state, scope=None) donde el state es el siguiente: state: si state_is_tuple es False, este debe ser un Tensor de estado, 2-D, batch x state_size. Si state_is_tuple es True, debe ser una tupla de Tensors de estado, ambos 2D, con tamaños de columna […]

Tensorflow: ValueError: la forma debe estar en el rango 2 pero en el rango 3

Soy nuevo en tensorflow e bash actualizar un código para un LSTM bidireccional desde una versión antigua de tensorflow a la más nueva (1.0), pero recibo este error: La forma debe estar en el rango 2, pero está en el rango 3 para ‘MatMul_3’ (op: ‘MatMul’) con formas de entrada: [100,?, 400], [400,2]. El error […]

Entrada 4D en capa LSTM en Keras

Tengo datos con una forma de (10000, 20, 15, 4) donde num samples = 10000 , num series in time = 20 , height = 15 , weight = 4 . Así que tengo mesa 15×4 que se distribuye a lo largo del tiempo. Aquí está el modelo que quiero entrenar sobre estos datos: … […]

tensorflow static_rnn error: la entrada debe ser una secuencia

Estoy tratando de alimentar mis propios datos 3D a un LSTM. Los datos tienen: altura = 365, ancho = 310, tiempo = desconocido / inconsistente, constan de 0 y 1, cada bloque de datos que produce una salida se separa en un solo archivo. import tensorflow as tf import os from tensorflow.contrib import rnn filename […]

Tensorflow ValueError: solo llame a `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` con argumentos nombrados

Al llamar al siguiente método: losses = [tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels) for logits, labels in zip(logits_series,labels_series)] Recibo el siguiente ValueError: ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=…, logits=…, …) Contra esto: [tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels) De acuerdo con la documentación de nn_ops.py , necesito asegurarme de que los inicios de sesión y las tags estén inicializados en algo, […]