私はテンソルフローチュートリアルをゆっくりと行ってきました。私はもう一度やり直さなければならないと思います。私はMLに背景がありませんが、ゆっくりと私の方法を押しています。トレーニングを受けたモデルを実際にどのように適用しますか？
とにかく、RNN tutorialを通読し、トレーニングのコードを実行した後、私は混乱しています。
言語予測を行うために訓練されたモデルを実際に適用するにはどうすればよいですか？
私は、これはひどいnoobishと簡単な質問ですけど、私はそれは私がそれを求め、満足のいく形で答えていない見てきたように、他人に使用されるであろうと信じています。
一般に、モデルを訓練するときは、順方向パスと逆方向パスを行います。フォワードパスは入力データに基づいて予測を行い、バックワードパスは予測がどれほど正しいかに基づいてモデルを調整します。あなたのモデルを適用したいとき
だから、あなただけの入力として、あなたの新しいデータで往路を行います。あなたの特定の例では
は、this codeを使用して、あなたは286
# They instantiate the model with is_training=False
mtest = PTBModel(is_training=False, config=eval_config)
# Then they can do a forward pass
test_perplexity = run_epoch(session, mtest, test_data, tf.no_op())
print("Test Perplexity: %.3f" % test_perplexity)
そして、あなたは、実際の予測ではなく困惑したい場合は、行を開始し、それは彼らがテストセットを実行する方法を調べることで行うのかを確認することができます
cost, state, _ = session.run([m.cost, m.final_state, eval_op],
{m.input_data: x,
m.targets: y,
m.initial_state: state})