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我试图在 TensorFlow 中创建一个接受元组作为输入的自定义 RNN 单元，但我遇到了父类 BasicLSTMCell 要求输入是二维的问题:
# Inputs must be 2-dimensional.
self.input_spec = base_layer.InputSpec(ndim=2)
我怎样才能绕过这个限制？我无法在 call() 方法中添加处理元组的逻辑，因为执行永远不会到达该方法 - 维度检查会引发错误。
最佳答案
其实我也发现了这个问题。 tensorflow 平台存在一个错误。可以通过更改recurrent.py文件中的get_step_input_shape函数来解决。只需将 [0] 添加到此行的末尾:nest.map_structure(get_input_spec, input_shape))
关于python - 具有元组输入的自定义 TensorFlow RNN 单元，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47520135/
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代码取自:- http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow-tutorial/ import tensorflow as tf fr
好了，所以我准备在Tensorflow中运行 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() 函数。 据我了解，“logit”应该是概率的张量，每个对应于某个像素的
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如何根据条件选择执行图表的一部分？ 我的网络有一部分只有在 feed_dict 中提供占位符值时才会执行.如果未提供该值，则采用备用路径。我该如何使用 tensorflow 来实现它？ 以下是我的代码
我是一名优秀的程序员,十分优秀！