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TensorFlow张量变换函数:tf.sequence_mask
2018-01-16 10:15:32 更新
tf.sequence_mask 函数
sequence_mask(
lengths,
maxlen=None,
dtype=tf.bool,
name=None
)
定义在:tensorflow/python/ops/array_ops.py.
参见指南:张量变换>分割和连接
返回一个表示每个单元的前N个位置的mask张量.
如果lengths的形状为[d_1, d_2, ..., d_n],由此产生的张量mask有dtype类型和形状[d_1, d_2, ..., d_n, maxlen],并且:
mask[i_1, i_2, ..., i_n, j] = (j < lengths[i_1, i_2, ..., i_n])
示例如下:
tf.sequence_mask([1, 3, 2], 5) # [[True, False, False, False, False],
# [True, True, True, False, False],
# [True, True, False, False, False]]
tf.sequence_mask([[1, 3],[2,0]]) # [[[True, False, False],
# [True, True, True]],
# [[True, True, False],
# [False, False, False]]]
函数参数
- lengths:整数张量,其所有值小于等于maxlen.
- maxlen:标量整数张量,返回张量的最后维度的大小;默认值是lengths中的最大值.
- dtype:结果张量的输出类型.
- name:操作的名字.
函数返回值
形状为lengths.shape + (maxlen,)的mask张量,投射到指定的dtype.
函数中可能存在的异常
- ValueError:如果maxlen不是标量.