上海交通大学_人脸识别模型_tensorflow 变量 variable_中国AI数据

2019-11-25

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也有效,因为从概念上讲,它们的长度与目标序列的长度相同。但是,我们无法在数据序列上计算它们,因为它仍然包含不需要的最后一个帧,因为没有下一个字符可以预测。没错,我们对数据张量的最后一帧进行了切片,但这并不包含大多数序列的实际最后一帧,而主要是填充帧。这就是为什么我们将使用以下掩码来掩盖我们的成本函数的原因。 现在,我们将定义由循环网络和共享softmax层组成的实际网络,就像上一节中用于序列标记的一样。我们在这里不再显示共享的softmax层的代码,但是您可以在前面的代码中找到它。 部分。 @lazy_property def预测(自己): 预测,_ =自我转发 回报预测 @lazy_property def状态(自己): _,状态= self.forward 返回状态 @lazy_property def forward(自己): 单元格= self.params.rnn_cell(self.params.rnn_hidden) cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * self.params.rnn_laye

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