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标题: 05、项目模块架构分析与模型超参定义_视频 [打印本页]
作者: 东方耀    时间: 2019-3-22 09:50
标题: 05、项目模块架构分析与模型超参定义_视频


05、项目模块架构分析与模型超参定义_视频


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  1. import tensorflow as tf
  2. from tensorflow import logging
  3. from tensorflow import gfile
  4. import numpy as np
  5. import math
  6. import os

  8. # 也能打印日志 tf.logging.info() 打列表不太好
  9. # verbosity 冗长
  10. logging.set_verbosity(logging.INFO)


  13. def get_default_params():
  14.     # 管理所有模型的参数 超参
  15.     return tf.contrib.training.HParams(
  16.         # 一个词embedding之后的向量的长度
  17.         num_embedding_size=16,
  18.         # 步长 一个sentence中会有多少个词语
  19.         # 虽然LSTM是支持不定长 但是minibatch是需要对齐的
  20.         # 还有一种实现对minibatch也是不需要对齐的
  21.         # 为了简单起见 固定的长度 使得每个句子在minibatch中被截断
  22.         # 但是做预测的时候是可以变长的
  23.         # TextCNN 也可以重用这个参数
  24.         num_timesteps=50,
  25.         # LSTM每一层的cell个数 每层都有32个lstm神经单元
  26.         num_lstm_nodes=[32, 32],
  27.         num_lstm_layers=2,
  28.         # fc的神经元unit数目
  29.         num_fc_nodes=32,
  30.         batch_size=100,
  31.         # 控制lstm梯度的大小 1.0是梯度的上限 如果梯度大于1.0就设为1.0 截断
  32.         # lstm很容易发生 梯度爆炸 消失
  33.         clip_lstm_grads=1.0,
  34.         learning_rate=0.001,
  35.         # 词频的阈值 只有超过10词的词频我们才考虑去训练模型
  36.         # 出现次数太少 对模型训练没有意义
  37.         num_word_threshould=10,
  38.     )


  41. hps = get_default_params()
  42. print(hps.num_lstm_nodes)
  43. print(hps.num_word_threshould)
复制代码






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5
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防守打法打啥
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s0xms0xms0xms0xm
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05、项目模块架构分析与模型超参定义_视频
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谢谢楼主分享
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好视频看看
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2333
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666
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耀哥牛逼
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this is good idea
作者: p2020    时间: 2019-12-18 20:14
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作者: arnold    时间: 2020-1-20 15:20
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作者: xsoft    时间: 2020-2-3 15:29
谢谢老师提供的资料。
作者: feisly    时间: 2020-2-12 11:25
thanks so much
作者: judson    时间: 2020-4-4 12:00
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谢谢资料
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