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我目前正在使用 tf.Dynamic RNN 构建文本分类模型。我的输入长度不同，因此我将输入填充为相同(最大)长度。
我在 tf.nn.dynamic_rnn 中使用了 sequence_length 参数来输入每个输入长度的列表。
我的问题:
我应该做损失掩蔽吗？什么时候做损失掩蔽？
最佳答案
不，你不需要做损失掩蔽。我假设您想要为每个序列输出一个固定长度的向量。由于您将序列长度作为输入，动态 RNN 会自动确保为超出序列长度的序列复制状态。
引用:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn .查看sequence_length参数的信息。
关于python - 在 Dynamic_RNN 中使用可变序列长度时我应该做损失掩蔽吗，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49837426/
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根据Tensorflow官网，(https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCell#zero_state)z
我无法理解 tensorflow 的 dynamic_rnn 的输入参数.如果我能理解如何转换 static_rnn 会很有帮助输入 dynamic_rnn输入。 对于 static_rnn ，输入应
这里我问的是动态行为是如何工作的。这是 tensorflow documentation对于上面的dynamic_rnn函数。该函数创建的 RNN 输入 block 的最大长度是多少？它会根据最大的输
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！