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単語のテンソルフロー ベクトル表現がテキスト シーケンスに対してこれを行う方法と同様に、HMM によって生成される一連の状態の状態埋め込みを学習しようとしています。

私の問題は、この HMM の「語彙」が 12 の異なる状態しかないことです。この語彙のサイズよりも大きなバッチを使用してコードを実行すると、Tensorflow が気に入らないようです。たとえば、バッチ サイズ 14 でトレーニングしようとすると、次のエラーが発生します。

F tensorflow/core/kernels/range_sampler.cc:86] Check failed: batch_size + avoided_values.size() <= range_ (14 vs. 12)
Abort trap: 6

このチェックの背後にある動機は何ですか?

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