使用Tensorflow实验对Seq2Seq模型进行批处理

Question

我尝试转换Seq2Seq model我在本地运行以使用Estimator和Experiment使用Tensorflow分配功能。基本功能和目标设置如下：

for every input and response (translation or prompt and response):
  raw input -> tokenized input -> tokenized response -> raw response

注意：

• 功能将具有[桶数] [数字输入@桶大小] [输入桶的大小]
• 目标将具有[桶数] [数量响应@桶大小] [响应桶的大小]

几个问题：

1. 一般来说，推荐使用Experiment类和Estimator接口来处理这种模型吗？
2. 我可以使用实验设置培训批量大小吗？似乎train_steps和eval_steps与培训和评估的迭代有关。是否有其他选项可以为这些步骤设置批量大小，还是实验会在内部/自动计算批量大小？
3. 我假设实验train_input_fn和eval_input_fn可以是任何返回特征字典和目标张量的input_fn。在上面的例子中，我真的只需要一个特征张量和一个目标张量，因为我创建一个自定义Estimator，只要我的Estimator model_fn期望那些形状和罐头，它就可以是任何形状适当地从他们那里回来。这是对的吗？