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华中科技大学_cudnn安装_vae实战-创建网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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(data,length_64,seq_dim = 1),dtype = tf.float32,sequence_length = self。长度,范围='rnn-向后') 向后= tf.reverse_sequence(向后,length_64,seq_dim = 1) 输出= tf.concat(2,[向前,向后])返回输出 这次我们也使用scope参数。我们为什么需要这个?如TensorFlow基础知识一章所述,计算图中的节点具有名称。scope是rnn.dynamic_cell使用的变量作用域的名称,它脱离RNN。这次我们有两个具有不同参数的RNN,因此它们必须位于不同的范围内。 将反向序列输入到反向RNN后,我们再次反向网络输出以与正向输出对齐。然后我们将两个张量沿着RNN的输出神经元的维度连接起来并返回。例如,如果批量大小为50,每个RNN包含300个隐藏单元,并且单词最多为14个字母,则生成的张量将具有50 x 14 x 600的形状。 好的,我们建立了由多个RNN组成的第一个架构!让我们看看上一节中的训练代码如何执行。从比较图表中可以看出,双向模型的性能明显更
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