Я пытаюсь подготовить модель seq-to-seq, которую я создал в PyTorch, в Tensorflow 2.1. Модель Pytorch работает отлично, но выходные данные той же модели, реализованной в tf 2.1, очень плохие. После многих отладок я обнаружил, что плохие результаты могут возникнуть из-за разницы в реализации между nn.Conv1d и tf.keras.layers.Conv1D.
В моей модели Pytorch я использую:
self.conv = nn.Conv1d(in_channels=ic, out_channels=oc, kernel_size=k, stride=1, padding=0, bias=False)
В моей модели Tensorflow я использую:
self.conv = tf.keras.layers.Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, padding='same', use_bias=use_bias)
Кто-нибудь знает, как я могу получить те же результаты в TF, что и в моем коде Pytorch? Есть ли другая функция, которая может мне помочь? Есть идеи?
Заранее спасибо !!