Polstersequenz Keras

1. Was ist die Polstersequenz?
2. Was verwendet die PAD -Sequenz in Keras??
3. Warum müssen wir Sequenzen in einem RNN padeln??
4. Was ist die Polsterung im Tensorflow??

Was ist die Polstersequenz?

Pad_sequenzen werden verwendet, um sicherzustellen, dass alle Sequenzen in einer Liste die gleiche Länge haben. Standardmäßig erfolgt dies durch Polsterung 0 zu Beginn jeder Sequenz, bis jede Sequenz die gleiche Länge wie die längste Sequenz hat.

Was verwendet die PAD -Sequenz in Keras??

pad_sequences Funktion

Pads Sequenzen bis zur gleichen Länge. Diese Funktion verwandelt eine Liste (von Länge num_samples) von Sequenzen (Listen von Ganzzahlen) in ein 2D -Numptum von Form (num_samples, num_timesteps) . num_timesteps ist entweder das Maxlen -Argument, falls vorgesehen, oder die Länge der längsten Sequenz in der Liste.

Warum müssen wir Sequenzen in einem RNN padeln??

Polsterung ist eine spezielle Form der Maskierung, bei der die maskierten Schritte am Anfang oder am Ende einer Sequenz stehen. Die Polsterung kommt von der Notwendigkeit, Sequenzdaten in zusammenhängende Stapel zu codieren: Um alle Sequenzen in einer Stapelanpassung an eine bestimmte Standardlänge zu erstellen, muss einige Sequenzen gepadelt oder abgeschnitten werden.

Was ist die Polsterung im Tensorflow??

Paddings ist ein Ganzzahl -Tensor mit Form [N, 2], wobei n der Rang eines Tensors ist . Paddings [D, 0] geben für jede Dimension D der Eingabe D an, wie viele Werte vor dem Inhalt des Tensors in dieser Dimension hinzugefügt werden sollen, und Paddings [d, 1] gibt an, wie viele Werte nach dem Inhalt des Tensors in dieser Dimension hinzugefügt werden sollen.