Tensorflow 에서 tf.layers.dense()가 RNN 네트워크 구축 에서 의 사용
780 단어 기계 학습Tensorflow
그러나 RNN 네트워크 구축,특히 RNN 으로 분류 할 때 tf.layers.dense()는 RNN 분류 예측 출력 으로 사용 할 수 있다.
분류 예측 출력 일반 형식:
그 중 nhidden 은 RNN cell 의 units 개수,nclasses 는 labels 의 개수 입 니 다.
import tensorflow as tf
weights = {
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_classes], mean=1.0))
}
biases = {
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}
output = tf.matmul(lstm_last_output, weights['out']) + biases['out']
predication = tf.nn.softmax(output)tf.layers.dense()사용:
import tensorflow as tf
prediction = tf.layers.dense(
inputs=lstm_last_output,
units=n_classes,
activation=tf.nn.softmax
)이 내용에 흥미가 있습니까?
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