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学习笔记TF035:实现基于LSTM语言模型(六)
2017-09-30 17:00:23 】 浏览:8151
Tags:学习 笔记 TF035: 实现 基于 LSTM 语言 模型
reuse=True, initializer=initializer):       mtest = PTBModel(is_training=False, config=eva l_config,                        input_=test_input)   sv = tf.train.Supervisor()   with sv.managed_session() as session:     for i in range(config.max_max_epoch):       lr_decay = config.lr_decay ** max(i + 1 - config.max_epoch, 0.0)       m.assign_lr(session, config.learning_rate * lr_decay)       print("Epoch: %d Learning rate: %.3f" % (i + 1, session.run(m.lr)))       train_perplexity = run_epoch(session, m, eva l_op=m.train_op,                                    verbose=True)       print("Epoch: %d Train Perplexity: %.3f" % (i + 1, train_perplexity))       valid_perplexity = run_epoch(session, mvalid)       print("Epoch: %d Valid Perplexity: %.3f" % (i + 1, valid_perplexity))     test_perplexity = run_epoch(session, mtest)     print("Test Perplexity: %.3f" % test_perplexity)       # if FLAGS.save_path:       #   print("Saving model to %s." % FLAGS.save_path)       #   sv.saver.save(session, FLAGS.save_path, global_step=sv.global_step) #if __name__ == "__main__": #  tf.app.run()

 

参考资料:
《TensorFlow实战》

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