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Python graphs.VatxtModel方法代码示例

本文整理汇总了Python中graphs.VatxtModel方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python graphs.VatxtModel方法的具体用法?Python graphs.VatxtModel怎么用?Python graphs.VatxtModel使用的例子?那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在graphs的用法示例。


在下文中一共展示了graphs.VatxtModel方法的7个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: testClassifierGraph

# 需要导入模块: import graphs [as 别名]
# 或者: from graphs import VatxtModel [as 别名]
def testClassifierGraph(self):
    FLAGS.rnn_num_layers = 2
    model = graphs.VatxtModel()
    train_op, _, _ = model.classifier_training()
    # Pretrained vars: embedding + LSTM layers
    self.assertEqual(
        len(model.pretrained_variables), 1 + 2 * FLAGS.rnn_num_layers)
    with self.test_session() as sess:
      sess.run(tf.global_variables_initializer())
      tf.train.start_queue_runners(sess)
      sess.run(train_op) 
开发者ID:ringringyi,项目名称:DOTA_models,代码行数:13,代码来源:graphs_test.py

示例2: testLanguageModelGraph

# 需要导入模块: import graphs [as 别名]
# 或者: from graphs import VatxtModel [as 别名]
def testLanguageModelGraph(self):
    train_op, _, _ = graphs.VatxtModel().language_model_training()
    with self.test_session() as sess:
      sess.run(tf.global_variables_initializer())
      tf.train.start_queue_runners(sess)
      sess.run(train_op) 
开发者ID:ringringyi,项目名称:DOTA_models,代码行数:8,代码来源:graphs_test.py

示例3: testMulticlass

# 需要导入模块: import graphs [as 别名]
# 或者: from graphs import VatxtModel [as 别名]
def testMulticlass(self):
    FLAGS.num_classes = 10
    graphs.VatxtModel().classifier_graph() 
开发者ID:ringringyi,项目名称:DOTA_models,代码行数:5,代码来源:graphs_test.py

示例4: testATMethods

# 需要导入模块: import graphs [as 别名]
# 或者: from graphs import VatxtModel [as 别名]
def testATMethods(self):
    at_methods = [None, 'rp', 'at', 'vat', 'atvat']
    for method in at_methods:
      FLAGS.adv_training_method = method
      with tf.Graph().as_default():
        graphs.VatxtModel().classifier_graph()

        # Ensure variables have been reused
        # Embedding + LSTM layers + hidden layers + logits layer
        expected_num_vars = 1 + 2 * FLAGS.rnn_num_layers + 2 * (
            FLAGS.cl_num_layers) + 2
        self.assertEqual(len(tf.trainable_variables()), expected_num_vars) 
开发者ID:ringringyi,项目名称:DOTA_models,代码行数:14,代码来源:graphs_test.py

示例5: testSyncReplicas

# 需要导入模块: import graphs [as 别名]
# 或者: from graphs import VatxtModel [as 别名]
def testSyncReplicas(self):
    FLAGS.sync_replicas = True
    graphs.VatxtModel().language_model_training() 
开发者ID:ringringyi,项目名称:DOTA_models,代码行数:5,代码来源:graphs_test.py

示例6: testSeqAE

# 需要导入模块: import graphs [as 别名]
# 或者: from graphs import VatxtModel [as 别名]
def testSeqAE(self):
    FLAGS.use_seq2seq_autoencoder = True
    graphs.VatxtModel().language_model_training() 
开发者ID:ringringyi,项目名称:DOTA_models,代码行数:5,代码来源:graphs_test.py

示例7: testEvalGraph

# 需要导入模块: import graphs [as 别名]
# 或者: from graphs import VatxtModel [as 别名]
def testEvalGraph(self):
    _, _ = graphs.VatxtModel().eval_graph() 
开发者ID:ringringyi,项目名称:DOTA_models,代码行数:4,代码来源:graphs_test.py


注:本文中的graphs.VatxtModel方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。