- Apakah urutan padding?
- Apakah penggunaan urutan pad di keras?
- Mengapa kita perlu pad urutan dalam RNN?
- Apa itu padding di tensorflow?
Apakah urutan padding?
pad_sequences digunakan untuk memastikan bahawa semua urutan dalam senarai mempunyai panjang yang sama. Secara lalai ini dilakukan dengan padding 0 pada permulaan setiap urutan sehingga setiap urutan mempunyai panjang yang sama dengan urutan terpanjang.
Apakah penggunaan urutan pad di keras?
fungsi pad_sequences
Urutan pad hingga panjang yang sama. Fungsi ini mengubah senarai (panjang num_samples) urutan (senarai integer) ke dalam pelbagai bentuk 2D numpy (num_samples, num_timesteps) . num_timeSteps sama ada argumen maxlen jika disediakan, atau panjang urutan terpanjang dalam senarai.
Mengapa kita perlu pad urutan dalam RNN?
Padding adalah bentuk pelekat khas di mana langkah -langkah bertopeng berada pada permulaan atau akhir urutan. Padding berasal dari keperluan untuk mengekod data urutan ke dalam kelompok bersebelahan: Untuk membuat semua urutan dalam batch sesuai dengan panjang standard yang diberikan, ia perlu untuk pad atau memotong beberapa urutan.
Apa itu padding di tensorflow?
Paddings adalah tensor integer dengan bentuk [n, 2], di mana n adalah pangkat tensor . Untuk setiap dimensi d input, paddings [d, 0] menunjukkan berapa banyak nilai yang perlu ditambah sebelum kandungan tensor dalam dimensi itu, dan paddings [d, 1] menunjukkan berapa banyak nilai yang akan ditambah selepas kandungan tensor dalam dimensi tersebut.