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Tensorflow:ValueError:Shape必须是等级2,但是等级3
我是tensorflow的新手,我正在尝试将一些双向LSTM的代码从旧版本的tensorflow更新到最新版本(1.0),但是我得到了这个错误: 形状必须是等级2,但对于'MatMul_3'(op:'MatMul')具有输入形状的等级3:[100,?,400],[400,2] . 该错误发生在pred_mod上 . _weights = { # Hidden layer weights... -
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在多标签分类上使用具有嵌入层的双向LSTM时的尺寸误差
我试图使用双向LSTM,将文本数据(句子)分类到某些类 . 我用其中3个作为例子 . 我跟着multilabel-classification-post,即"Use sigmoid for activation of your output layer","Use binary_crossentropy for loss function" . 我使用了一个... -
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Tensorflow中可变长度序列的双向LSTM
我想训练张量流中的双向LSTM来执行序列分类问题(情绪分类) . 因为序列具有可变长度,所以批次通常用零向量填充 . 通常,我在单向RNN中使用sequence_length参数来避免对填充向量进行训练 . 如何通过双向LSTM进行管理 . “sequence_length”参数是否自动从向后方向的序列中的高级位置开始? 谢谢 -
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Python中的双向Unicode文本
我需要在reportlab中创建一个表格,其中包含阿拉伯语和希伯来语等RTL语言的文本以及英语等LTR语言 . 继this之后,我在每个单词的末尾都有'm adding the Unicode Character '右边嵌入' (U+202B) at the beginning of each Arabic/Hebrew word, and the Unicode Character ' POP方... -
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RNN L2正规化停止学习
我使用双向RNN来检测不 balancer 事件 . 正面课程比负面课程少100倍 . 虽然没有正则化使用,但我可以在列车组上获得100%的准确率,在验证组上获得30%的准确度 . 我打开l2正则化,结果在列车设置上的准确度只有30%,而不是更长的学习和100%的验证集准确性 . 我在想,也许我的数据太小,所以只是为了实验我合并了火车套装和我以前没用的测试装置 . 情况与我使用l2正规化相同,我现... -
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双向A *没有找到最短路径
我正在Python 2.7.12中实现双向 A* 算法,并从Russell和Norvig,第3章在罗马尼亚 Map 上测试它 . 边缘有权重,目的是找到两个节点之间的最短路径 . 以下是测试图的可视化: 我的双向A *失败的示例是起点为 'a' 且目标为 'u' . 这是我的实现找到的路径:['a', 's', 'f', 'b', 'u'] 的长度是 535 . 这是从 'a' 到 'u' ... -
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BRNN实施问题
我正在尝试从头开始实现双向RNN并遇到问题 . 假设我们已经实现了具有给定数量的隐藏单元的RNN小区,在这种情况下,BRNN的前向传递将是下一个(伪代码): def brnn_forward(input): hiddden_state = RNN.forward(input) reversed_input = reverse(input) hiddden_state_rev... -
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ValueError:Tensor必须来自与Tensorflow中具有Bidirectinal RNN的Tensor相同的图形
我正在使用张量流中的双向动态RNN进行文本标记 . 在加工输入维度后,我尝试运行一个Session . 这是blstm设置部分: fw_lstm_cell = BasicLSTMCell(LSTM_DIMS) bw_lstm_cell = BasicLSTMCell(LSTM_DIMS) (fw_outputs, bw_outputs), _ = bidirectional_dynamic_rn... -
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recvfrom多次读取同一帧
我正在玩STP数据包并编写程序原始套接字来修改它们 . 阅读fropm eth0发送到eth1 . 系统是ubuntu 14.10 / Kernel 3.somewhat . 使用Karat的其他计算机生成数据包,Wireshark也运行此接口 . 注入一个数据包,并在第一次运行recvfrom后没有停止 . 从eth0读取相同的数据包并将其发送到eth1 . 调试会话???????最终版本应该从... -
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双向搜索的终止标准
根据我所做的大部分读数,双向搜索算法据说在"forward"和"backward"前沿首先相交时终止 . 然而,在人工智能:现代方法的第3.4.6节中,Russel和Norvig说: 通过检查目标测试以查看两个搜索的边界是否相交来实现双向搜索;如果他们这样做,就找到了解决方案 . 重要的是要意识到找到的第一个解决方案可能不是最优的,即使这两个搜索都是广度优...