代码:
import tensorflow as tf
A = tf.constant([[0.1,0.2,0.3,0.4],[0.2,0.1,0.4,0.3],[0.4,0.3,0.2,0.1],[0.3,0.2,0.1,0.4],[0.1,0.4,0.3,0.2]], dtype=tf.float32)
B = tf.constant([1, 2, 1, 3, 3], dtype=tf.int32)
w_1 = tf.constant(value=[1,1,1,1,1], dtype=tf.float32)
w_2 = tf.constant(value=[1,2,3,4,5], dtype=tf.float32)
D = tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example([A], [B], [w_1])
D_1 = tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example([A], [B], [w_1], average_across_timesteps=False)
D_2 = tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example([A], [B], [w_2])
D_3 = tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example([A], [B], [w_2], average_across_timesteps=False)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(D))
print(sess.run(D_1))
print(sess.run(D_2))
print(sess.run(D_3))
结果是:
[1.4425355 1.2425355 1.3425356 1.2425356 1.4425356]
[1.4425355 1.2425355 1.3425356 1.2425356 1.4425356]
[1.4425355 1.2425355 1.3425356 1.2425356 1.4425356]
[1.4425355 2.485071 4.027607 4.9701424 7.212678 ]
我不明白为什么无论参数average_across_timesteps
设置为“True”或“False”结果都是相同的。
最佳答案
这是执行平均的源代码:
if average_across_timesteps:
total_size = math_ops.add_n(weights)
total_size += 1e-12 # Just to avoid division by 0 for all-0 weights.
log_perps /= total_size
在您的情况下,权重
是一个张量的列表,可以是w_1
或w_2
,即,您只有一个时间步长。在这两种情况下,tf.add_n(weights)
都不会更改它,因为它是一个元素的总和(而不是 w_1
或 w_2 中元素的总和
)。
这解释了结果:D
和 D_1
被评估为相同的数组,因为 D_1 = D * w_1
(按元素) 。 D_2
和 D_3
不同,因为 w_2
不仅包含 。
关于python - 如何使用tensorflow函数tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example的 'weights'参数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49921839/