约翰霍普金斯大学_随机梯度下降法_循环神经网络层_中国AI数据

2019-11-25

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ords t_indices = [[xi,0,yi]对于xi,x,枚举(truth_word_vec)对于yi,y,枚举(x)] t_chars = list('''。join(truth_word_vec)) t3 = tf.SparseTensor(t_indices,t_chars,[num_h_words,1,1]) 打印(sess.run(tf.edit_distance(h3,t3,normalize = True))) 结果为以下输出: [[0.40000001] [0.60000002] [0.80000001] [1.] 现在,我们将说明如何使用PlaCeholders计算两个Word列表之间的编辑距离。ConCePt是相同的,例如,我们将使用SparseTensorValue()代替稀疏张量。首先,我们将创建一个从Word列表创建稀疏张量的函数: def create_sparse_vec(word_list):num_words = len(word_list)索引= [[xi,0,yi]对于xi,x在枚举中(word_list)对于yi,

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