Tensorflow LSTM模型测试

我是LSTM和Tensorflow的新手，我尝试使用LSTM模型来学习，然后对我拥有的一些大型数据集进行分类。（我不担心我的意图是学习的准确性）。我试图用类似于使用LSTM的PTB单词预测教程来实现模型。教程（https://tensorflow.googlesource.com/tensorflow/+/master/tensorflow/models/rnn/ptb/ptb_word_lm.py）代码使用以下线使用我修改为我的例子如下模型Tensorflow LSTM模型测试

cost, state, _ = session.run([m.cost, m.final_state, eval_op], 
           {m.input_data: x, 
            m.targets: y, 
            m.initial_state: state})

运行会话（获取logits和使用它）：

cost, state, _,output,logits = session.run([m.cost, m.final_state, eval_op, m.output,m.logits], 
           {m.input_data: x, 
            m.targets: y, 
            m.initial_state: state})

所以我的问题，如果有人能够帮助情况如下：

如何建立的模型，而训练用于测试？什么究竟发生在每个测试，训练和验证的教程使用3个模型？
测试中的目标怎么样（如果我不知道他们，就说分类问题）。 run_epoch（）中的更改可以通过使用培训期间构建的模型的方式完成。
只是另一个问题：很难调试tensorflow图（我发现很难理解张量板可视化）我没有找到好的资源来学习tensorflow（网站似乎缺乏结构/文档）其他资源/调试方法在那里？

谢谢。

来源

2016-04-29 Prabhanjan Bhat

也许，这些简单的LSTM示例解决了有关TensorFlow中基本LSTM的问题：https：//github.com/sherjilozair/char-rnn-tensorflow或https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob /master/7_lstm.py –

回答我自己的问题，以帮助任何人在这里结束：在验证/测试期间，向runepoch（）指示它是验证/测试阶段（使用bool或其他方式）。别叫成本运算（因为这是需要目标的唯一操作。）进行验证/测试阶段，因此，修改后的代码看起来是这样的：后来logits的

state, _,output,logits = session.run([m.final_state, eval_op, m.output,m.logits], 
          {m.input_data: x, 
           m.initial_state: state})

化妆用的calcluating准确性。

来源

2016-05-01 18:02:49

Tensorflow LSTM模型测试

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