CNTK Python：密集层输出大小与expecation不匹配？

Question

我正在CNTK / Python中培训教程/语言理解模型

def create_model():
    with C.layers.default_options(initial_state=0.1):
        return C.layers.Sequential([
            C.layers.Embedding(emb_dim, name='embed'),
            C.layers.Recurrence(C.layers.LSTM(hidden_dim), go_backwards=False),
            C.layers.Dense(num_labels, name='classify')
        ])

model = model_func(x)

由于某种原因，model.eval（data）[0] .shape是（2 * 16）而不是（1 * 16），其中num_labels = 16.我很困惑。为什么它是2 * 16而不是1 * 16，因为最后一层是一个密度层，大小= num_labels = 16？

谢谢！

Answer 1

您传入的data元素很可能具有形状（2，x），即您传递了多个值以进行评估，因此eval()正在为每个元素返回一个预测您传入模型的值。