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智普教育_知识表示_知识图谱的生命周期与技术难点_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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self.params.rnn_hidden,num_Classes,stddev = 0.0。))bias = tf.Variable(tf.Constant(0 ..,shape = [num_Classes]))prediCtion = tf.nn.softmax(tf.matmul(last ,重量)+偏差)回报预测 到目前为止,TensorFlow仅支持使用tf.gather()沿第一维建立索引。因此,我们将输出激活的前两个维度从它们的序列x time_steps x word_veCtors的形状展平,并为该结果张量构造一个索引。该索引考虑了平面张量中每个序列的起始索引,并为其添加了序列长度。实际上,我们只添加长度-。以便我们选择最后一个有效时间步。 @staticmethod def _last_relevant(输出,长度):batCh_size = tf.shape(output)[0] max_length = int(output.get_shape()[。])output_size = int(output.get_shape()[2])index = t
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