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在张量流中,如何遍历存储在张量中的输入序列?
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<p>我在一个变长多元序列分类问题上尝试RNN。</p> <p>我定义了以下函数来获得序列的输出(即,在序列的最终输入被馈送之后,RNN单元的输出)</p> <pre><code>def get_sequence_output(x_sequence, initial_hidden_state): previous_hidden_state = initial_hidden_state for x_single in x_sequence: hidden_state = gru_unit(previous_hidden_state, x_single) previous_hidden_state = hidden_state final_hidden_state = hidden_state return final_hidden_state </code></pre> <p>这里<code>x_sequence</code>是形状的张量<code>(?, ?, 10)</code>首先在哪里?是批量和第二批?表示序列长度,每个输入元素的长度为10。<code>gru</code>函数接受上一个隐藏状态和当前输入,并输出下一个隐藏状态(标准选通递归单元)。</p> <p>我得到一个错误:<code>'Tensor' object is not iterable.</code> 如何按顺序迭代张量(一次读取单个元素)?</p> <p>我的目标是对序列中的每个输入应用<code>gru</code>函数,并获得最终的隐藏状态。</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>在TF>;=1.0中,<code>tf.pack</code>和<code>tf.unpack</code>分别重命名为<code>tf.stack</code>和<code>tf.unstack</code></p>
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