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deep-learning - バッチマトリックスマトリックス製品を行うのはなぜですか?
私はPytorch seq2seq チュートリアルに従っており、そのtorch.bmmメソッドは以下のように使用されます:
注意の重みとエンコーダーの出力を乗算する必要がある理由を理解しています。
bmm私がよく理解していないのは、ここでメソッド
が必要な理由です。torch.bmm文書によると
バッチ 1 とバッチ 2 に格納されている行列のバッチ行列行列積を実行します。
batch1 と batch2 は、それぞれが同じ数の行列を含む 3 次元テンソルでなければなりません。
batch1 が (b×n×m) テンソル、batch2 が (b×m×p) テンソルの場合、out は (b×n×p) テンソルになります。
deep-learning - pytorch seq2seq エンコーダー forward メソッド
私はPytorch seq2seq チュートリアルに従っており、以下はエンコーダー関数の定義方法です。
forwardただし、トレーニング中にメソッドが実際に呼び出されることはないようです。
チュートリアルでエンコーダーの forward メソッドがどのように使用されているかを次に示します。
encoder.forwardただの代わりになるはずではありませんencoderか？私が認識していない Pytorch の自動「転送」メカニズムはありますか?
tensorflow - tensorflow( tf.reverse(inputs,[-1])) で seq2seq モデルをフィードするときに入力を逆にするのはなぜですか?
テンソルフローで seq2seq モデルをフィードするときに入力を逆にするのはなぜですか ( tf.reverse(inputs,[-1]))