Char-RNN-TensorFlow
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hzy46
Multi-language Char RNN for TensorFlow >= 1.2.
你好，想请教个问题。 我的运行下来，报错在 y_reshaped = tf.reshape(y_one_hot, self.logits.get_shape()) 因为y_one_hot和self.logits的总元素数量不同，所以不能reshape。 我推算了一下： 1. inputs的shape是(num_seqs, num_steps)，经过tf.one_hot以后，lstm_inputs的shape变成(num_seqs, num_steps, num_classes) 2. 我用的是cell是一层的lstm，lstm_inputs经过tf.nn.dynamic(cell, lstm_inputs, initial_state=self.initial_state)后，lstm_outputs的shape是(num_seqs, num_steps, lstm_size) 3. lstm_outputs经过tf.concat(lstm_outputs, 1)以后，shape没有任何变化，再经过一些列运算后，shape就会有问题。 所以想问一下tf.concat(lstm_outputs, 1)这一步是做什么的？ 感谢~
支持断点继续训练，若未达到目标次数会按照最后一次保存的模型继续训练；若已经到达目标次数，会直接停止。 支持TF2.0，并未改动大多数代码，只是启用了TF2.0已经弃用的1.0功能，并且关闭了2.0的功能。 ``` import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() ``` 增加了predict功能，给出start_string。 ``` python predict.py \ --converter_path model/torch_gen/converter.pkl \ --checkpoint_path model/torch_gen \ --max_length 1500 \ --start_string " raise " ``` 会输出如下结果： ```...
File "C:/Users/HP/PycharmProjects/CharRnn/sample.py", line 20, in main FLAGS.start_string = FLAGS.start_string.decode('utf-8') AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'
您好，看完您的代码之后，我有一些不太能够理解的地方，希望您能帮我解决一下。 1. 为什么英文字母就用one-hot就行了，而中文就需要用embedding层。不同的英文单词之前也是应该有联系的吧？ 2. 为什么embedding层使用的是一个随机变量来查找出单词的vector。这样的话，每个词的向量表示，不就是随机的了吗？那这个词有什么具体的含义呢？
https://github.com/hzy46/Char-RNN-TensorFlow/blob/7d23f2f1b436afbd5baf67af466d3b5a72f04b71/read_utils.py#L19 根据我的理解，y是标签，x是特征？那么为什么y是x里所有列**循环右移**的结果呢？y的最后一列为什么是同一batch里x的第一列呢？不应该是下一个batch里x的第一列吗？
这个代码的主要目的是预测下一个char。 ``` def sample(self, n_samples, prime, vocab_size): samples = [c for c in prime] sess = self.session new_state = sess.run(self.initial_state) preds = np.ones((vocab_size, )) # for prime=[] for c in...
\read_utils.py", line 26, in batch_generator y[:, :-1], y[:, -1] = x[:, 1:], x[:, 0] TypeError: 'NoneType' object does not support item assignment
