この値はのちのちの計算処理で必要になるので確実に保持しておく必要があります。self._keep_prob)次に、単語IDを単語ベクトルに変換する処理を行います。いう変数を取得しています。用にすでに用意されているらしく、その変数を使って単語IDをベクトルにする処理を行っているようです。仕様書読むだけでは分かりませんね。クラスが存在しています。試してみていませんが多分同じような結果になると思われます。利用した計算の肝となるシーケンスの処理部分を見てみましょう。いう形の配列として作成されています。シーケンシャルなデータの処理を行う必要があります。いう隠れ変数をリセットし、バックプロバケーションを打ち切る長さを決めておく必要があります。この長さはもちろん可変でも良いのですが、それではミニバッチの利用に向かず処理が遅くなるため、このサンプルでは固定長とされています。処理ですが、それ用の関数などはなく、上記のように自前で実装する必要があります。セルに入力していっているだけです。注意点としては、後の評価やパラメーター更新に使用するため、出力される変数はなんらかの形で保持しおく必要がある点くらいです。変換するための通常の全結合層を挿入して終了です。数分の出力を全て処理してやらなければならない点がややこしいですが、注意すべきはそこくらいとなります。実行すれば学習は完了です。候補となる単語IDに変換してやればOKです。中身を熟読すればもっとシンプルに書けそうですね。サンプルを動かすTweet広告を非表示にする関連記事2018-10-082018年風TensorFlowでの学習処理の記述方法TensorFlowが登場して早いことで3年近く経とうとしています。(2)〜機械読解質問応答システム〜月別アーカイブはてなブログをはじめよう!KSKSKSKS2さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。