在TensorFlow中构建具有可变长度序列的LSTM

时间:2018-10-27 17:54:07

标签: python tensorflow lstm rnn

我正在构建一个分类器,该分类器从一系列传感器中获取数据。

对于每个示例,每个传感器都可以触发并产生一个度量,或者根本不触发。

我的模型在每个步骤中接收两个特征数组,这些特征数组的长度等于批次中每个示例的传感器数量:

  • 一个二进制数组,指示触发了哪些传感器
  • 由每个触发的传感器产生的测量值组成的数组,如果相应的传感器未触发,则为零。

例如,我可以收到以下两个数组:

triggered = [1,0,1,1]
measures  = [-1,0,0,2]

指示三个传感器分别触发并测量-1、0和2,而第二个传感器未触发,因此相应的测量是填充。

现在,我想将触发了并且仅触发了这些的度量提供给dynamic_rnn,并获得最终输出。

在上面的示例中,我们将向dynamic_rnn数组[-1,0,2]馈送并获取第三个单元格的输出。

现在,在每一批示例中,每个示例触发的望远镜数量不相等。

我该怎么做?

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