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numpy - tf.numpy_function のパフォーマンスの欠点?
を使用してtf.numpy_function、テンソルフロー プログラムにファイルをロードしています。
numpy_function を使用することの欠点について十分な情報を見つけることができません。この関数をテンソルフロー互換コードに渡すのに苦労するだけの価値があるでしょうか?
どうもありがとう
python - ツリー構造のlstmをテンソルフローの再帰的ニューラルネットワークとして実装するには?
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)