Попытка реализовать векторы Skip-Thought (кодировщик предложений для последующих действий, таких как классификация настроений, сопоставление сходства и т. Д.) С подробностями обучения ниже.
- 50 000 предложений - Учебный образец (в среднем 10-15 слов на размер предложения)
- 20 000 Уникальный список вокаб
- Базовый эталонный исходный код от Тензор пропущен из github
Но в процессе расчета потерь было обнаружено что-то странное для меня, и ниже приведен эталонный снимок, цель и логиты имеют разную форму и размер. Это действительно или мне нужно изменить 'num_outputs' на target.get_shape (). As_list () [0]
Сообщение об ошибке при выполнении строки потерь -
ValueError: Shape mismatch: The shape of labels (received (1280,)) should equal the shape of logits except for the last dimension (received (128, 20000)).
