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2019-11-25

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f转发(自己): 通过 @lazy_property def费用(自己):通过 @lazy_property def错误(自己): 通过 @lazy_property def logprob(): 通过 @lazy_property def优化(自己): 通过 def _average(自身,数据): 通过 在上面的代码示例中,您可以看到我们的模型将隐含的功能概述。不用担心乍一看会让人感到不知所措:我们只想提供比前几章更多的模型值。 让我们从数据处理开始。就像我们说的那样,该模型只需要一个序列作为输入。首先,我们使用它来构造输入数据并从中确定目标序列。ThiS是我们引入时间差异的地方,因为在时间步仁上,模型应将CharaCter作为输入,而将--1作为目标。作为获取数据或目标的简便方法,是对提供的序列进行切片,并分别剪切最后一帧或第一帧。 我们使用tf.slice()进行切片,该切片将序列进行切片,每个维度的起始索引元组和每个维度的大小元组。对于大小-1,意味着将所有元素从该维度的开始索引保留到结束。由于我们要切片框架,因此我们只关心第二维。 @lazy

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