文件名称：Tensorflow-RNN-Tutorial:Tensorflow RNN教程
文件大小：510KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-30 09:33:57
tensorflow rnn Python
Tensorflow RNN教程 -一。 在这里，我们将看一下dynamic_rnn，当您在Tensorflow中开始研究RNN模型时会学到。 dynamic_rnn是一个基本的RNN模型API，在学习Seq2Seq（编码器-解码器）模型之前，您需要了解该API。 0. 您可以使用Tensorflow的以下API了解基本的RNN模型如何工作。 了解如何通过dynamic_decode使用Tensorflow RNN模型。 BasicRNNCell，BasicLSTMCell，GRUCell TrainingHelper，GreedyEmbeddingHelper 基本解码器 dynamic_decode 了解如何制作自定义RNN包装器。 继承RNNCell并定义用户定义的RNN Wrapper类。 此处创建的RNN包装器可以替换BasicRNNCell。 2. 让我们创建一
【文件预览】：
Tensorflow-RNN-Tutorial-master
----3. User Defined Decoder()
--------BasicDecoder.png(9KB)
--------README.md(3KB)
--------BasicDecoder2.png(16KB)
----2. User Defined Helper()
--------tacotron-decoder.png(36KB)
--------README.md(6KB)
----0. Basic()
--------RNN-TF-dynamic-decode.py(5KB)
--------dynamic-rnn-decode.png(22KB)
--------README.md(14KB)
----b.bat(46B)
----4. Attention with Tensorflow()
--------Attention.png(61KB)
--------attentioin-dynamic-rnn-decode.png(23KB)
--------AttentionWrapper-API.png(21KB)
--------README.md(9KB)
--------Bahdanau-Luong-Attention.png(81KB)
--------attention-shape.png(83KB)
--------attention-layer-size.png(10KB)
--------answer.png(9KB)
----README.md(2KB)
----1. RNNWrapper()
--------cell-cell.png(13KB)
--------dynamic-rnn-decode2.png(33KB)
--------wrapper.png(24KB)
--------readme.md(12KB)
--------math-basicRNN.png(10KB)
----a.bat(53B)
-----1. Tensorflow RNN Basic of Basic()
--------README.MD(5KB)
--------dynamic-rnn.png(30KB)
----TF-RNN.png(30KB)