文件名称：lstm_training
文件大小：10.89MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-01 07:09:25
Python
训练LSTM网络 多层递归神经网络（LSTM，RNN），用于使用Tensorflow的Python中的字符级语言模型，并经过修改以与和 基于 。 要求 设置安装了tensorflow的python环境。 用法 1）火车 在/data文件夹中，使用数据名称创建一个新文件夹。 在该文件夹中应该有一个名为input.txt文件（将许多小的不同的.txt文件连接为一个大的训练文件的快速提示： ls *.txt | xargs -L 1 cat >> input.txt ），然后运行： python train.py --data_dir=./data/my_own_data 您可以指定超参数： python train.py --data_dir=./data/my_own_data --rnn_size 128 --num_layers 2 --seq_length 64 --batch_si
【文件预览】：
lstm_training-master
----requirements.txt(45B)
----data()
--------hurston()
--------tinyshakespeare()
--------darwin()
--------shelley()
--------austen()
----sample.py(2KB)
----json_checkpoint_vars.py(2KB)
----utils.py(3KB)
----checkpoints()
--------tinyshakespeare()
---------0.data-00000-of-00001(3.26MB)
---------0.meta(2.03MB)
---------0.index(952B)
--------checkpoint(61B)
----README.md(2KB)
----__pycache__()
--------json_checkpoint_vars.cpython-35.pyc(2KB)
--------model.cpython-35.pyc(4KB)
--------utils.cpython-35.pyc(3KB)
----logs()
--------.gitignore(71B)
----model.py(5KB)
----train.py(8KB)