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में RNN की विकलता गणना करने के लिए कैसे मैं शब्द Word RNNtensorflow
RNN की विकलता की गणना कैसे करें टेन्सर प्रवाह की RNN implmentation चल रहा हूँ।
के बाद प्रशिक्षण में कोड है कि प्रत्येक युग में प्रशिक्षण नुकसान और अन्य बातों से पता चलता है:
for e in range(model.epoch_pointer.eval(), args.num_epochs):
sess.run(tf.assign(model.lr, args.learning_rate * (args.decay_rate ** e)))
data_loader.reset_batch_pointer()
state = sess.run(model.initial_state)
speed = 0
if args.init_from is None:
assign_op = model.batch_pointer.assign(0)
sess.run(assign_op)
assign_op = model.epoch_pointer.assign(e)
sess.run(assign_op)
if args.init_from is not None:
data_loader.pointer = model.batch_pointer.eval()
args.init_from = None
for b in range(data_loader.pointer, data_loader.num_batches):
start = time.time()
x, y = data_loader.next_batch()
feed = {model.input_data: x, model.targets: y, model.initial_state: state,
model.batch_time: speed}
summary, train_loss, state, _, _ = sess.run([merged, model.cost, model.final_state,
model.train_op, model.inc_batch_pointer_op], feed)
train_writer.add_summary(summary, e * data_loader.num_batches + b)
speed = time.time() - start
if (e * data_loader.num_batches + b) % args.batch_size == 0:
print("{}/{} (epoch {}), train_loss = {:.3f}, time/batch = {:.3f}" \
.format(e * data_loader.num_batches + b,
args.num_epochs * data_loader.num_batches,
e, train_loss, speed))
if (e * data_loader.num_batches + b) % args.save_every == 0 \
or (e==args.num_epochs-1 and b == data_loader.num_batches-1): # save for the last result
checkpoint_path = os.path.join(args.save_dir, 'model.ckpt')
saver.save(sess, checkpoint_path, global_step = e * data_loader.num_batches + b)
print("model saved to {}".format(checkpoint_path))
train_writer.close()
मेरे मामले में ट्रेन की हानि 6.3 है, तो आप कह रहे हैं कि ट्रेन की परेशानी 2^6 = 64 होगी? –
@ शानखान हां। आपका मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर उलझन में है जैसे कि इसे प्रत्येक शब्द के लिए 64 विकल्पों के बीच यादृच्छिक रूप से चुनना पड़ा। –
क्या डाउनवॉटर पर टिप्पणी करने की देखभाल क्यों होगी? –