tensorflow在1.4版本引入了keras，封裝成庫。現想將keras版本的gru**移植到tensorflow中，看到tensorflow中有keras庫，大喜，故將神經網路定義部分使用keras的function api方式進行定義，訓練部分則使用tensorflow來進行編寫。一頓操作之後，執行，沒有報錯，不由得一喜。但是輸出結果，發現，和預期的不一樣。難道是欠擬合？故採用正弦波**余弦來驗證演算法模型。
部分呼叫keras庫**如上圖所示，用正弦波**余弦波，出現如下現象：
def inte***ce(_input):
tmp = tf.keras.layers.dense(10)(_input)
vad_gru = tf.keras.layers.gru(24, return_sequences=true)(tmp)
denoise_output = tf.keras.layers.dense(1)(vad_gru)
return denoise_output
執行n久。。。之後
基本斷定是程式本身的問題，於是通過排查，發現應該是gru的initial_state沒有進行更新導致的。導致波形是斷斷續續的，沒有學習到前一次網路的輸出。於是，決定不使用keras庫實現一遍：
部分**如下：
def inte***ce(_input):
tmp = tf.keras.layers.dense(10)(_input)
gru_cell = tf.nn.rnn_cell.grucell(vad_cell_size)
with tf.name_scope('initial_state'):
cell_init_state = gru_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
cell_outputs, cell_final_state = tf.nn.dynamic_rnn(
gru_cell, tmp, initial_state=cell_init_state, time_major=false)
denoise_output = tf.keras.layers.dense(1)(cell_outputs)
return denoise_output, cell_init_state, cell_final_state
再回頭看之前寫的呼叫keras，既然知道了是initial_state沒有更新，那麼如何進行更新呢？
網上查詢了大量的資料，說要加上
update_ops =
for old_value, new_value in layers.updates:
以下是我做的一些嘗試，就不一一詳細說明了，大家看一下，具體不再展開，有問題大家交流一下，有解決方法的，能夠分享出來，感激不盡～
def inte***ce(_input):# input_layer = tf.keras.layers.input([none, 1])
# input_layer = tf.keras.layers.input(batch_shape=(50, 20, 1))
tmp = tf.keras.layers.dense(10)(_input)
# tmp = tf.keras.layers.dense(24)(tmp)
# with tf.variable_scope('vad_gru', reuse=tf.auto_reuse):
# vad_gru, final_state = tf.keras.layers.gru(24, return_sequences=true, return_state=true, stateful=true)(tmp)
# print(vad_gru)
# _initial_state = vad_gru.zero_state(50, tf.float32)
# tf.get_variable_scope().reuse_variables()
# vad_gru = tf.contrib.
# tmp = tf.reshape(tmp, [-1, time_steps, vad_cell_size])
gru_cell = tf.nn.rnn_cell.grucell(vad_cell_size)
# gru_cell = tf.keras.layers.grucell(self.vad_cell_size)
with tf.name_scope('initial_state'):
cell_init_state = gru_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
cell_outputs, cell_final_state = tf.nn.dynamic_rnn(
gru_cell, tmp, initial_state=cell_init_state, time_major=false)
# print(cell_outputs.get_shape().as_list())
# cell_outputs = tf.reshape(cell_outputs, [-1, vad_cell_size])
denoise_output = tf.keras.layers.dense(1)(cell_outputs)
print(denoise_output.get_shape().as_list())
# model = tf.keras.models.model(input_layer, denoise_output)
# update_ops =
# for old_value, new_value in model.layers[1].updates:
return denoise_output, cell_init_state, cell_final_state
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