Question

一直试图在1D向量上使用 cntk.ops.gather 。这是一个片段，说明了什么不起作用：

import cntk
import numpy as np

def main():
    xx = cntk.input_variable(shape=(1))
    yy = cntk.input_variable(shape=(1))
    zz = cntk.sequence.gather(xx, yy)

    xx_value = np.arange(15, dtype=np.float64)
    yy_value = np.array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1], dtype=np.float64)
    aa = zz.eval({xx: xx_value.reshape(-1, 1), yy: yy_value.reshape(-1, 1)})
    print(aa)

if __name__ == "__main__":
    main()

Answer 1

原因是cntk期望提供一批示例。当它看到一个（15,1）数组时，它将它转换为一组15个例子，每个例子的长度为1。然后当应用gather时，cntk不满意，因为minibatch中的一些示例产生空序列（yy_value中有0的那些序列）。

您可以通过指定一个事实来解决您的问题，您可以通过几种不同的方式在小批量中只有一个示例。

您可以在此列表中提供值

aa = zz.eval（{xx：[xx_value.reshape（-1,1）]，yy：[yy_value.reshape（-1,1）]}）
您可以提供形状张数（1,15,1）的值，如下所示：

aa = zz.eval（{xx：xx_value.reshape（1，-1,1），yy：yy_value.reshape（1，-1,1）}）

后者仅在小批量中的所有序列具有相同长度时起作用。

如何使用聚合1D向量？

1 个答案: