我正在使用谷歌的seq2seq library，并根据我在预测和输入之间进行的一些计算，我想将某些时间步骤的某些损失归零（不用于填充）。
我所做的基本上是通过每个批次然后通过解码器的每个时间步骤（logits）和eatc时间步骤I将“零或一个”添加到列表中（基于我的计算）。然后应将此列表转换为张量并乘以损失。
我的问题是由sparse_softmax_cross_entropy_with_logits重新调整的张量的形状是可变的，它并不总是目标张量的形状。所以维度不匹配。有没有人之前做过这样的事情并且可以分享它，或者知道为什么会这样。