飼養numpy的陣列到CNTK LSTM型號

我想看看是否有一種方法來序列數據作爲numpy的陣列到飼料中CTNK定義的文本LSTM模型。我的數據集中的每個實例都是映射回單詞的整數序列，每個序列的長度都不相同。似乎可以將其原始文本數據轉換爲CTF格式，並通過創建reader函數來生成小批量，如this示例中所示，將該數據輸入模型。但是，我想知道是否有辦法將Numpy數組提供給這個模型。飼養numpy的陣列到CNTK LSTM型號

在這個例子再往下，還有的feeding sequences with Numpy的討論，我希望會解決我的問題。然而，這個例子處理的是圖像序列，而不是可變長度的單詞序列。在這個例子的情況下，我們最終得到一個張量爲n的元素，每個元素都是3 x 32 x 32，我們可以設置一個期望這些尺寸的輸入變量。然而，在每個序列具有不同長度的字序列的情況下，這個例子中斷。

上CTNK和numpy的互操作之間基於文本的LSTM的/ RNN的將不勝感激任何幫助。

來源

2017-07-29 kylerthecreator

您可能正在尋找：

x = cntk.sequence.input_variable(shape=())

下面是一個說明它是如何工作具有可變序列長度的樣本小程序：

import numpy as np 
import cntk 

# define the model 
x = cntk.sequence.input_variable(shape=()) 
z = cntk.sequence.last(x) 

# define the data 
a = [[1,2,3], [4,5], [6,7,8,9], [0]] 
b = [np.array(i, dtype=np.float32) for i in a] 

# evaluate 
res = z.eval({x: b}) 
print(res)

來源

2017-08-02 07:17:02

但如何此後繼續LSTM？ –

「x」是LSTM的輸入功能。當您正在訓練LSTM時，只需傳遞可變長度numpy陣列作爲輸入數據。變量'b'模仿你的輸入數據。一個簡單的實施例 - ' H =復發（LSTM（150））（X） Z =密集（1024）（H） ' –

飼養numpy的陣列到CNTK LSTM型號

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