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2019-11-25

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访问每个字母处的整个单词的信息。 我们如何在TensorFlow中实现双向RNN?tf.model.rnn.bidirectional_rnn实际上有一个可用的实现。但是,我们想学习如何自己构建复杂的模型,因此让我们构建自己的实现。我将逐步指导您。首先,我们将预测属性分为两个函数,以便我们可以同时关注较小的部分。 @lazy_property def预测(自己): 输出= self._bidirectional_rnn(self.data,self.length) num_classes = int(self.target.get_shape()[2]) 预测= self._shared_softmax(输出,num_classes) 回报预测 def _bidirectional_rnn(自身,数据,长度): 通过 def _shared_softmax(自我,数据,超出尺寸): 通过 上面的shared_softmax()函数很简单;我们之前已经在预测属性中包含了代码。所不同的是,这一次,我们从传递到函数的数据张量中推断出输入大小。这样,如果需要,我们可以将

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