lstm的網(wǎng)絡(luò)輸入的數(shù)據(jù)需要格式是（batch_size,num_steps,embeding_size），你是用的圖片數(shù)據(jù)吧，我沒做過圖片訓(xùn)練lstm的，但是你處理成這種格式應(yīng)該可以訓(xùn)練，batch_size就是在一個batch里有多少圖，每個圖片比如只有一個通道，是200*200，可以處理成num_step就是200，ebeding_size也是200.
關(guān)于lstm的一個待解決問題以下的輸出 inputs embedding 是正確運行需要的格式。 然而，我按照sequence，以文件形式讀進(jìn)來的inputs embedding的格式如下 于是程序...
上一節(jié)我們介紹了我們的模型部分，這一節(jié)來介紹下我們的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)預(yù)處理。對初學(xué)者可能常常面臨的問題的是模型的輸入到底是怎樣的，例如，在rnn可以處理任意長度的句子，所以很多...
前言 我打算基于lstm構(gòu)建一個分詞系統(tǒng)，通過這個例子來學(xué)習(xí)下TensorFlow中如何訓(xùn)練循環(huán)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們將從最粗糙的版本開始搭建這個小系統(tǒng)，然后一步步優(yōu)化其中的每一...
以前一直想用下TensorFlow，但一直沒有時間學(xué)習(xí)，現(xiàn)在終于空閑一點了，可以好好的研究下TensorFlow了。我自己以前一直用的是theano，以及基于theano的一...
