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【TensorFlow】LSTM(基于PTB的自然语言建模)

于 2022-10-29 发布 文件大小:34.63 MB
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代码说明:

要读取 PTB 数据集需要用到 reader.py,在 GitHub 上面有源码,可以下载或者直接复制下来。reader.py 提供了两个函数用于读取和处理 PTB 数据集: ptb_raw_data(DATA_PATH):读取原始数据 ptb_producer(raw_data,batch_size,num_steps):用于将数据组织成大小为 batch_size,长度为 num_steps 的数据组 原书中的代码没有将这两个函数的操作对象视为 tensor,而根据 reader.py 中的源码说明,它是对 tensor 进行操作的。并且 ptb_producer() 函数中使用了 tf.train.range_input_producer() 函数,所以需要开启多线程。 以下代码示范了如何使用这两个函数: ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「widiot0x」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/White_Idiot/article/details/78881261

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  • ArticleSpiders
    说明:  用Scrapy开发的爬取纽约时报新闻爬虫程序(Click New York Times News Program)
    2020-06-24 14:40:02下载
    积分:1
  • Deep-Leafsnap-master
    植物叶片的识别,保证电脑安装了python,sklearn(Recognition of plant leaves ensures that the computer is equipped with python, sklearn)
    2020-06-16 08:00:01下载
    积分:1
  • 用深度学习生成模型GAN实现时间序列预测timeseries_gan-master
    说明:  用深度学习生成模型GAN实现时间序列预测,(Time series prediction is realized by using Gan model)
    2020-07-09 08:58:55下载
    积分:1
  • Lig Fikstürü
    它是审判我从其他网站拿一些副本和我不记得他们的地址。为您生活愉快,你可以匹配的团队和联赛。它有也另一个代码的牌打好。很快他们会有一些变化。
    2022-08-19 09:53:03下载
    积分:1
  • multinetx-master
    说明:  多层复杂网络建模,给出了一个新的模块,可以免费使用的哦(multilayer networkx,pymnet,moni,fangzhen,fuzawangluo)
    2020-05-29 17:33:20下载
    积分:1
  • 基于蚁群的分类算法
    用蚁群算法解决分类问题,但目前我的这段代码只能处理离散的属性。连续性的属性可以先自己进行离散化。当初偷懒了,没有把写离散化的代码。这段代码的水平很低,各位忍忍吧,请原谅一个python新手。
    2022-03-04 23:23:51下载
    积分:1
  • python 贪吃蛇 游戏源码下载
    贪吃蛇,游戏开发学习
    2014-12-15下载
    积分:1
  • MIC
    说明:  相关性分析,目前相关性分析领域比较先进的算法(correlation analysis)
    2020-07-12 19:51:21下载
    积分:1
  • binocular
    说明:  实现双目测距功能,需要python环境,安装OpenCV,自行标定(To achieve binocular ranging function, you need Python environment, install OpenCV, self-calibration)
    2021-04-12 13:28:57下载
    积分:1
  • LSTM-Human-Activity-Recognition-master
    说明:  与经典的方法相比,使用具有长时间记忆细胞的递归神经网络(RNN)不需要或几乎不需要特征工程。数据可以直接输入到神经网络中,神经网络就像一个黑匣子,可以正确地对问题进行建模。其他研究在活动识别数据集上可以使用大量的特征工程,这是一种与经典数据科学技术相结合的信号处理方法。这里的方法在数据预处理的数量方面非常简单(Compared with the classical methods, the recursive neural network (RNN) with long-term memory cells does not need or almost need feature engineering. Data can be directly input into the neural network, which acts as a black box and can correctly model the problem. Other research can use a lot of Feature Engineering on activity recognition data sets, which is a signal processing method combined with classical data science and technology. The method here is very simple in terms of the number of data preprocessing)
    2019-06-13 18:50:02下载
    积分:1
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