私は自分の感情分析モデル用に tre_lstm を開発していましたが、最終的に、入力データのさまざまな形状に関するエラーに遭遇しました。各入力テキストは異なるバイナリ ツリー構造 (および異なる数の lstm セル) を持つ可能性があるため、計算グラフは静的ではありません。しかし、https://github.com/sapruash/RecursiveNNでは、純粋な TensorFlow を利用して、静的計算グラフを利用した tree_lstm を実装しています。そして、私は彼らのソースコードとして開発されていますが、データの形状について前述のエラーが発生します。動的計算グラフを活用するために、TensorFlow フォールドと PyTorch を使用したくありませんでした。私が得るエラーはこれです：
(0) 無効な引数: すべての入力の形状が一致する必要があります: values[0].shape = [17] != values[2].shape = [23] [[ノード スタック (C:\Users\RAKA\Documents で定義) \tree_lstm\HSR_tree_lstm\tree_structured_lstm.py:150) ]]
150行目:
batch_loss = tf.stack(outloss)