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    Tensorflow不想使用GPU

    我想在這裏訓練來自這裏的「standford chatbot」https://github.com/chiphuyen/stanford-tensorflow-tutorials/tree/master/assignments/chatbot，但它不使用我的GPU，但所有需要的庫（CuNN，CUDA，tensorflow-gpu等）都是安裝 我想： def train(): """ Train
    tensorflow neural-network python-3.5 lstm tensorflow-gpu 2017-10-09

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    多對一的LSTM，Keras上的softmax尺寸錯誤

    我正在嘗試使用LSTM來訓練一個簡單的多對一RNN分類器。我的時間步長爲100個數據點，具有7個特徵，總共有192382個樣本。這是我的型號： model = Sequential() model.add(LSTM(50,input_shape = (100,7),name = 'LSTM',return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) m
    machine-learning neural-network deep-learning keras lstm 2017-10-10

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    Keras Seq2Seq介紹

    一個Keras介紹Seq2Seq模式已經在幾個星期前公佈了可以在這裏找到：https://blog.keras.io/a-ten-minute-introduction-to-sequence-to-sequence-learning-in-keras.html 我真的不理解這個代碼的一部分： decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=Tru
    deep-learning keras lstm encoder decoder 2017-10-10

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    掩膜如何在keras中的經常模型中工作？

    我發現了一個訓練有素的基於LSTM的網絡。 網絡允許屏蔽。 for l in range(len(model.layers)): d=model.layers[l].__dict__ print(d['supports_masking']) print(d['name']) 是True對於我來說，輸入圖層旁邊的所有「名稱」。 我也有一個時間系列，缺少時間戳，我用正
    tensorflow keras lstm recurrent-neural-network sequential 2017-10-11

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    張量流中LSTM的多元輸入

    我正面臨着一些懷疑，試圖在Tensorflow下使用多輸入序列（多變量）實現LSTM。 我以這種方式定義的LSTM： def LSTM(x): x = tf.reshape(x, [-1, input_length]) x = tf.split(x, input_length, 1) rnn_cell = rnn.MultiRNNCell([rnn.BasicLSTMCell(n_hidd
    python input tensorflow lstm rnn 2017-10-13

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    如何在Pytorch中實現帶有多個單元的LSTM層？

    我打算在每層中實現2層和256個單元的LSTM。我正在嘗試瞭解PyTorch LSTM框架。我可以編輯的torch.nn.LSTM中的變量是input_size，hidden_​​size，num_layers，bias，batch_first，dropout和雙向。 但是，如何在單個圖層中有多個單元？
    deep-learning lstm pytorch 2017-10-15

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    LSTM條件

    我正在用tensorflow學習CNN的LSTM。 我想將一些標量標籤放入LSTM網絡中作爲條件。 有誰知道我的意思是哪個LSTM？ 如果有，請讓我知道那個的用法 謝謝。
    tensorflow lstm 2017-10-16

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    預測單個/多個時間步的多行lstm

    我有250天的數據，72個訓練樣本的特徵和一個目標變量列。並且想要預測未來30天內每個具有72個特徵的21351行。我將如何重塑我的數據輸入和輸出。看起來我有點混亂，圖書館給了我關於形狀不兼容的錯誤。 我被重塑爲： trainX.reshape(1, len(trainX), trainX.shape[1]) trainY.reshape(1, len(trainX)) 但給我的錯誤： V
    python-3.x time-series keras lstm forecasting 2017-10-16

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    錯誤檢查時的目標：預期time_distributed_5有3個維度，但得到了與形狀陣​​列（14724，1）

    試圖建立一個單一輸出迴歸模型，但似乎有問題在最後一層 inputs = Input(shape=(48, 1)) lstm = CuDNNLSTM(256,return_sequences=True)(inputs) lstm = Dropout(dropouts[0])(lstm) #aux_input auxiliary_inputs = Input(shape=(48, 7))
    tensorflow neural-network keras lstm keras-layer 2017-10-17

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    LSTM時間序列分類

    我是神經網絡和LSTM的新手，因此需要一些幫助。 我有100個不同時間長度的文件，每個文件都有13個特徵。每個文件都代表一個輸出類。 現在，我想有一個LSTM網絡，可以分類這些時間序列文件。 我該怎麼處理？我應該如何處理/準備我的數據？網絡的輸入應該是什麼樣的？ 在此先感謝。
    time-series lstm rnn 2017-10-17
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