2017-03-21 42 views
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में परिवर्तनीय-लंबाई अनुक्रम के लिए द्वि-दिशात्मक एलएसटीएम मैं अनुक्रम वर्गीकरण समस्या (भावना वर्गीकरण) करने के लिए tensorflow में एक द्वि-दिशात्मक एलएसटीएम को प्रशिक्षित करना चाहता हूं।टेन्सफोर्लो

क्योंकि दृश्य परिवर्तनीय लंबाई के हैं, बैचों को सामान्य रूप से शून्य के वैक्टरों के साथ गद्देदार होते हैं। आम तौर पर, मैं पैडिंग वैक्टर पर प्रशिक्षण से बचने के लिए यूनी-दिशात्मक आरएनएन में अनुक्रम_लेथ पैरामीटर का उपयोग करता हूं।

यह द्वि-दिशात्मक एलएसटीएम के साथ कैसे प्रबंधित किया जा सकता है। क्या "sequence_length" पैरामीटर स्वचालित रूप से पिछड़े दिशा के अनुक्रम में उन्नत स्थिति से प्रारंभ होता है?

धन्यवाद

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जो लोग बहुत व्यापक रूप पास वोट डाले: कृपया समझा। –

उत्तर

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bidirectional_dynamic_rnn भी एक sequence_length पैरामीटर कि चर लंबाई के दृश्यों का ख्याल रखता है है।

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/bidirectional_dynamic_rnn (mirror):

sequence_length: एक int32/int64 वेक्टर, आकार [batch_size], दृश्यों में से प्रत्येक के लिए वास्तविक लंबाई से युक्त।

आप यहाँ एक उदाहरण देख सकते हैं: https://github.com/Franck-Dernoncourt/NeuroNER/blob/master/src/entity_lstm.py

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धन्यवाद @FranckDernoncourt। पैडिंग के बारे में कैसे? क्या आपको पिछड़े आरएनएन में शुरुआत में आरएनएन और पैड के अंत में पैड करना होगा? – Escachator

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