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TfLite LSTM模型

我没有找到任何要使用的经过预先培训的LSTM模型。 TfLite是否提供了任何经过预先培训的LSTM模型？我试图创建tflite模型，但在转换时遇到了问题？你能提供准确的脚本来创建tfLite模型吗？ TfLite有没有用最新版本创建tfLite LSTM模型的脚本？这是我创建tfLite模型的脚本。但它不起作用。 import numpy as np import tensorflow ..

发布时间：2022-08-07 16:12:11 python tensorflow keras deep-learning lstm Python

TensorFlow LSTM/GRU重置状态每个纪元一次，而不是每个新批次

我基于GRU训练以下模型，请注意，我将参数stateful=True传递给GRU构建器。 class LearningToSurpriseModel(tf.keras.Model): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, rnn_units): super().__init__(self) self.embedding ..

发布时间：2022-08-07 16:05:26 python tensorflow keras lstm recurrent-neural-network Python

在KERAS中，何时在对Model.Forecast的调用中重置LSTM状态？

该模型的第一层是LSTM。调用Model.Forecast时，假设您传入几个示例： >sam = np.array([ [[.5, .6, .3]], [[.6, .6, .3]], [[.5, .6, .3]] ]) >model.predict(sam) array([[ 0.23589483], [ 0.2327884 ], [ 0.23589483 ..

发布时间：2022-08-07 16:00:20 keras lstm 其他开发

如何将5D张量引入LSTM？

我有3D CNN网络的输入形状为(150，80，80，16，3)的视频数据。我得到了形状为(150，7，7，2,512)的conv Layer的输出，表明： 150号序列的数量 7，7高度和宽度 2时间维度 512个功能地图我想将其提供给LSTM，所以我将输出数据重塑为： model.add(Reshape((1, 7*7*2*512))) model ..

发布时间：2022-07-17 18:28:21 python keras reshape lstm convolutional-neural-network Python

LSTM-在一段时间后预测相同的常量值

我有一个变量，我想要预测到未来30年。遗憾的是，我没有太多样品。 df = pd.DataFrame({'FISCAL_YEAR': [1979,1980,1981,1982,1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1 ..

发布时间：2022-07-01 22:52:31 python tensorflow keras lstm Python

变长序列的训练和预测

散布在我的站点上的传感器(相同类型)以不定期的间隔手动向我的后端报告。在报告之间，传感器聚合事件并将其作为批报告。以下数据集是批量收集的序列事件数据的集合。例如，传感器1报告了2次。在第一批2个事件和第二批3个事件上，而传感器2报告了1次3个事件。我要将此数据用作我的列车数据X ensors_id Batch_id 时间戳 Feature_1 Feature_n 1 1 202 ..

发布时间：2022-07-01 22:47:35 python tensorflow keras lstm Python

用PyTorch预测网格坐标序列

我有一个类似的开放问题here on Cross Validated(虽然不是以实现为重点的，我打算这个问题是这样的，所以我认为它们都是有效的)。我正在进行一个项目，该项目使用传感器来监控人员的GPS位置。然后，坐标将被转换为简单的网格表示。我想尝试和做的是，在记录用户路线后，训练神经网络来预测下一个坐标，即以下面的例子为例，用户在一段时间内只重复两条路线，Home->A和Home->B。 ..

发布时间：2022-07-01 22:36:35 machine-learning deep-learning pytorch lstm recurrent-neural-network AI人工智能

基于LSTM的不同数据集循环与预测

我从事Keras和LSTM已经有一段时间了，但仍然相当新。我遇到一个问题，每次使用keras LSTM进行训练和预测时，我都需要重新启动Jupyter Notebook。当我需要使用相同的LSTM模型设置使用不同的数据集循环多个预测时，这会出现问题。另一种方法是逐个数据集训练和预测数据集，每次预测完成后都重新启动并运行，这将是一个非常乏味的过程。例如： for ..

发布时间：2022-03-23 21:19:26 python keras jupyter-notebook lstm recurrent-neural-network Python

如何使用TensorFlow保存编码器-解码器模型？

我有一个编码器-解码器模型，可以做出很好的预测，但我正在努力保存层的隐藏状态，以便可以重用该模型。下面的文本描述了我训练、测试、保存和加载模型所采取的每个步骤。导入 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import LSTM, Input, TimeDistributed, Dense, Embedding ..

发布时间：2022-03-23 21:16:00 python tensorflow machine-learning keras lstm AI人工智能

Conv2D+LSTM网络出现错误

我有一个名为charMatrixList的矩阵列表，长度为40744。我将此列表转换为numpy数组，形状变为(40744，32，30)。此数字数组作为输入传递给神经网络。当作为输入传递到LSTM层时，我收到的错误与Conv2D层输出的形状有关。 from keras.models import Sequential from keras.layers import Embeddi ..

发布时间：2022-03-23 21:14:16 keras conv-neural-network lstm 其他开发

我在理解pytorch中LSTM的数据格式时遇到了问题。假设我有一个具有4个功能的CSV文件，一个接一个地以时间戳的形式排列(一个经典的时间序列) time1 feature1 feature2 feature3 feature4 time2 feature1 feature2 feature3 feature4 time3 feature1 feature2 feature3 featur ..

发布时间：2022-03-23 21:11:48 machine-learning pytorch lstm AI人工智能

在测试了训练好的LSTM模型后，如何预测实际的未来值？

我已经通过将数据集拆分为训练和测试来训练我的股价预测模型。我还通过比较有效数据和预测数据对预测进行了测试，模型运行良好。但我想预测实际未来值。我需要在下面的代码中更改哪些内容？如何预测到实际未来的特定日期？代码(在Jupyter笔记本中)： (要运行代码，请在您拥有的类似CSV文件中试用，或使用命令pip install nsepy安装nsepy python库) ..

发布时间：2022-03-23 21:10:30 python tensorflow machine-learning keras lstm AI人工智能

TensorFlow LSTM模型中的NaN损耗

下面的网络代码应该是您经典的简单LSTM语言模型，稍后将开始输出NaN丢失.在我的训练集上，这需要几个小时，而且我不能在较小的数据集上轻松地复制它。但这在严肃的训练中总是会发生的。稀疏软最大值与交叉熵在数值上应该是稳定的，因此它不可能是原因.但除此之外，我没有在图中看到任何其他可能导致问题的节点。可能是什么问题？ class MyLM(): def __init__(self, ..

发布时间：2022-03-23 21:05:50 python tensorflow lstm Python

KERA：嵌入到LSTM中

在用于建模IMDB序列数据(https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py)的LSTM上的KERAS示例中，在输入到LSTM层之前有一个嵌入层： model.add(Embedding(max_features,128)) #max_features=20000 model.add(LSTM(128)) ..

发布时间：2022-03-23 21:00:22 keras lstm embedding 其他开发

LSTM错误：AttributeError：'；tuple'；对象没有属性'；dim'；

我有以下代码： import torch import torch.nn as nn model = nn.Sequential( nn.LSTM(300, 300), nn.Linear(300, 100), nn.ReLU(), nn.Linear(300, 7), ) s = tor ..

发布时间：2022-03-23 20:54:34 python pytorch lstm Python

在Keras LSTM中，培训损失是NaN

我已经在Google CoLab中使用GPU调整了这段代码，以创建一个多层LSTM。它用于时间序列预测。 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM import tensorflow as tf from tensorflow.keras.m ..

发布时间：2022-03-23 20:49:28 keras deep-learning time-series lstm 其他开发

seq2seq中的时间分布(密集)与密集

给定以下代码 encoder_inputs = Input(shape=(16, 70)) encoder = LSTM(latent_dim, return_state=True) encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs) # We discard `encoder_outputs` and only keep ..

发布时间：2022-03-23 20:45:16 tensorflow keras lstm seq2seq encoder-decoder 其他开发

将千层面转换为KERAS代码(CNN->；LSTM)

我想转换此千层面代码： et = {} net['input'] = lasagne.layers.InputLayer((100, 1, 24, 113)) net['conv1/5x1'] = lasagne.layers.Conv2DLayer(net['input'], 64, (5, 1)) net['shuff'] = lasagne.layers.DimshuffleLayer ..

发布时间：2022-03-23 20:36:09 python keras lstm lasagne Python

带嵌入层的有状态LSTM(形状不匹配)

我正在尝试使用Kera构建有状态LSTM，我不知道如何在LSTM运行之前添加嵌入层。问题似乎出在stateful标志上。如果我的网络不是有状态的，那么添加嵌入层非常简单，而且可以正常工作。在没有嵌入层的情况下工作的有状态LSTM目前如下所示： model = Sequential() model.add(LSTM(EMBEDDING_DIM, batch ..

发布时间：2022-03-23 20:33:17 keras lstm keras-layer 其他开发

在LSTM中，INPUT_Shape和Batch_Input_Shape有什么不同

这只是设置相同内容的不同方式，还是它们实际上有不同的含义？这与网络配置有关吗？在一个简单的示例中，我看不到以下各项之间的任何区别： model = Sequential() model.add(LSTM(1, batch_input_shape=(None,5,1), return_sequences=True)) model.add(LSTM(1, return_sequences ..

发布时间：2022-03-23 20:29:00 machine-learning deep-learning keras lstm rnn AI人工智能

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