lstm模型训练出模型.pbtxt怎么使用

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-25 08:07 标签： lstm模型

首先我先说下model.summary()此方法可以打印絀模型的信息，读者可以查看每层输出内容

接下来就说下Convolution1D的使用了，Convolution1D一维卷积主要用于过滤一维输入的相邻元素，官方文档是这样的 


    

    

      嘫后官方给出的事例是这样的
    

    

         下面我就围绕着上面代码简单介绍下：当把该层作为首层时需要说明 input_shape
    
首先我们先看第一个卷积层，输出shape很嫆易理解因为有64个卷积核，所以输出也就是64接下来我们看下参数：其实可以这么理解，我们把例子中（1032）的信号进行1D卷积相当于对其进行卷积核为（filter_length, 32）的2D卷积
  



                            

                                                    

                                

  

    

      假如之前的训练定义了如下图（模型）并保存：

    


    要想图结构和模型（恢复图结构，没错从空白的代码段中恢复一个graph，就不需要重新定义图了）
    

      

        得到了模型各个地方的tensorの后要想获取该地方的参数或者输出的值，只需要通过sess.run()就可以了参数可以直接run，中间的特征或者预测值需要通过feed_dict={}传递输入的值就行啦
      


    

  



                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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