0
Я пытаюсь реализовать RNN без использования функций RNN, предоставляемых функцией tensorflow. Вот код, который я пробовал, что в конечном итоге дал мне ошибкуСоздание настраиваемого RNN в Tensorflow
import tensorflow as tf
tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(5,5))
InitialState = tf.zeros((5,1))
h = InitialState
W1 = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5], stddev=0.35),
name="W1")
W2 = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5], stddev=0.35),
name="W2")
for k in range(5):
h = tf.matmul(W1,h) + tf.matmul(W2,x[:,k:(k+1)])
h = tf.sigmoid(h)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.initialize_all_variables())
a = sess.run([h], feed_dict = {x:tf.ones((5,5))})
Как я могу реализовать RNN с нуля? Есть ли пример в Интернете?
1) мы не знаем, какая у вас ошибка 2) лучшим примером того, как реализовать RNN, является фактическая реализация RNN в самом тензорном потоке. – runDOSrun