序列迭代器没有上限, 但大多数其他 seq_file 实现不会出现这种情况; 在大多数情况下,start() 函数应该检查“文件末尾”条件,并在需要时返回 NULL。 对于更复杂的应用程序,seq_file 结构的 private 字段可用于保存会话之间的状态。 还有一个特殊值可以由 start() 函数返回,称为SEQ_START_TOKEN; 如果您希望指示 ...
start用于起始访问时文件的初始化工作,并返回一个链接(迭代)对象,或者SEQ_START_TOKEN(表示所有循环的开始); stop用于文件访问结束时的清理工作,这里文件访问结束表示所有链接对象遍历完毕; next用于在遍历中寻找下一个链接对象; show用于对遍历对象的操作,主要调用seq_printf和seq_puts等函数,打印这个对象节点的信息。
输出第一个字符的时候，需要给定上一个字符，这个上一字符，通常为开始符，对所有序列，开始符是一样的...
start(): 主要实现初始化工作,在遍历一个链接对象开始时,调用。返回一个链接对象的偏移或者SEQ_START_TOKEN(表征这是所有循环的开始)。出错返回ERR_PTR。 stop(): 当所有链接对象遍历结束时调用。主要完成一些清理工作。 next(): 用来在遍历中寻找下一个链接对象。返回下一个链接对象或者NULL(遍历结束)。
引入padding token 和 start token(start token 作为Decoder第一个时间步的输入) 调用Keras的API对序列进行padding words=['#','<start>','<end>']+list(string.ascii_uppercase)ids=[0,1,2]+[i+3foriinrange(26)]words_to_ids=dict(zip(words,ids))ids_to_words=dict(zip(ids,words))MAX_LEN=11...
计算动态序列的时候,初始的输入使用初始字符状态编码的结果作为输入,这一部分的实现可以使用start_token和ground truth拼接作为数据序列,然后使用dynamic_rnn反复计算atten_cell即可。 2.4 损失函数 论文中使用了交叉熵作为损失函数,Adam作为优化器。笔者的一个经验是根据一个batch中公式的长度进行加权会对长公式的学习非常...
start_tokens=tf.tile([GO_SYMBOL], [batch_size]), end_token=END_SYMBOL) start_tokens是预测时每个输入的开头的一个标志。 tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder 用于构造一个decoder,示例代码如下 decoder=tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(cell=cell,helper=helper,initial_state=cell.zero_state(batch_size,tf....
其中inputX是指输入的tensor变量,类型默认为tf.int32;target是指对应的输出标签,类型默认为tf.int32;seq_len是指每个batch中的target的长度;start_token是指在推理时使用的起始字符id;end_token是指在推理时使用的结束字符id;inference为布尔变量,设定是推断模式还是训练模式,因为对于这两种模式,我们所定义的helper是...
在_beam_search中,实现步骤1:初始化k个start_token,作为第0步的k个token 在第一进入时,所有beam的input_ids相同,所以先扩展成beam_size份 这时因为所有beam的数据都相同,如果不加限制,所有beam都会选出同一个next_token(举个例子如果在beam1中t2分数最高,因为每个beam中相同,所以在其他beam种也必然是t2分数最...
=1:raiseValueError("start_tokens must be a vector")self._batch_size=array_ops.size(start_tokens)ifself._end_token.get_shape().ndims!=0:raiseValueError("end_token must be a scalar")# 初始化输入为start_token<GO>,这是我们预处理时默认定义滴self._start_inputs=self._embedding_fn(self._...