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跟着李沐学ai10.4代码

时间: 2025-01-24 16:44:25 浏览: 50

### 李沐 AI 课程 10.4 代码示例在李沐参与编写的《动手学深度学习》一书中，章节10.4主要讨论了循环神经网络（RNN）中的门控循环单元（GRU）。该部分内容提供了详细的理论解释以及实践指导。对于TensorFlow 2.0版本的具体实现可以参考d2l-zh项目[^1]。以下是基于TensorFlow 2.0框架下关于GRU的一个简单例子： ```python import tensorflow as tf from d2l import tensorflow as d2l # 定义超参数 num_inputs, num_hiddens, num_outputs = vocab_size, 256, vocab_size gru_cell = tf.keras.layers.GRUCell(num_hiddens) # 初始化模型参数 def get_params(): def _one(shape): return tf.Variable(tf.random.normal(shape=shape)) return (_one((num_inputs, num_hiddens)), _one((num_hiddens, num_hiddens)), _one((num_hiddens, num_outputs))) W_xz, W_hz, W_o = get_params() params = [W_xz, W_hz, W_o] # 定义模型前向传播过程 def init_gru_state(batch_size, num_hiddens): return (tf.zeros((batch_size, num_hiddens)), ) def gru(inputs, state): W_xz, W_hz, W_o = params H, = state outputs = [] for X in inputs: Z = tf.sigmoid(tf.matmul(X, W_xz) + tf.matmul(H, W_hz)) H = Z * H + (1 - Z) * tf.tanh(tf.matmul(X, W_xz)) Y = tf.matmul(H, W_o) outputs.append(Y) return tf.concat(outputs, axis=0), (H,) ``` 此段代码展示了如何构建并训练一个简单的GRU网络来处理序列数据。通过调整`vocab_size`和其他超参设置，可以根据具体应用场景优化性能表现。

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