加州大学伯克利_batch_基于分布式语义的知识表示与推理 基于翻译的模型transe_中国AI数据

2019-11-25

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_property def数据(自己): maX_length = int(self.sequence.get_shape()[1])返回tf.slice(self.sequence,(0,0,0),(-1,maX_length-1,-1)) @lazy_property def目标(自己): 返回tf.slice(self.sequence,(0,1,0),(-1,-1,-1)) @lazy_property def mask(自己): 返回tf.reduce_maX(tf.abs(self.target),reduction_indices = 2) @lazy_property def长度(自己): 返回tf.reduce_sum(self.mask,reduction_indices = 1) 我们还在目标序列中定义了两个目标序列的属性:mask是一个大小为batch_size X maX_length的张量,其中元素为零或一,取决于使用的是相应帧还是填充帧。length属性沿时间轴对掩码求和,以获得每个序列的长度。 请注意,掩码和长度属性对于数据序列

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