Python mxnet.symbol.SequenceMask用法及代码示例

用法:
mxnet.symbol.SequenceMask(data=None, sequence_length=None, use_sequence_length=_Null, value=_Null, axis=_Null, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)

参数：

data：(Symbol) - 形式为 [max_sequence_length, batch_size, other_feature_dims] 的 n 维输入数组，其中 n>2
sequence_length：(Symbol) - [batch_size] 形式的序列长度向量
use_sequence_length：(boolean, optional, default=0) - 如果设置为 true，则该层接受一个额外的输入参数sequence_length指定可变长度序列
value：(float, optional, default=0) - 用作掩码的值。
axis：(int, optional, default='0') - 序列轴。当前仅支持 0 和 1 的值。
name：(string, optional.) - 结果符号的名称。

结果符号。

返回类型：

Symbol

将序列外的所有元素设置为常量值。

此函数采用 [max_sequence_length, batch_size, other_feature_dims] 形式的 n 维输入数组，并返回相同形状的数组。

参数sequence_length 用于处理可变长度序列。 sequence_length 应该是维度为 [batch_size] 的正整数的输入数组。要使用此参数，请将 use_sequence_length 设置为 True ，否则批处理中的每个示例都假定具有最大序列长度，并且此运算符用作 identity 运算符。

例子：

x = [[[  1.,   2.,   3.],
      [  4.,   5.,   6.]],

     [[  7.,   8.,   9.],
      [ 10.,  11.,  12.]],

     [[ 13.,  14.,   15.],
      [ 16.,  17.,   18.]]]

// Batch 1
B1 = [[  1.,   2.,   3.],
      [  7.,   8.,   9.],
      [ 13.,  14.,  15.]]

// Batch 2
B2 = [[  4.,   5.,   6.],
      [ 10.,  11.,  12.],
      [ 16.,  17.,  18.]]

// works as identity operator when sequence_length parameter is not used
SequenceMask(x) = [[[  1.,   2.,   3.],
                    [  4.,   5.,   6.]],

                   [[  7.,   8.,   9.],
                    [ 10.,  11.,  12.]],

                   [[ 13.,  14.,   15.],
                    [ 16.,  17.,   18.]]]

// sequence_length [1,1] means 1 of each batch will be kept
// and other rows are masked with default mask value = 0
SequenceMask(x, sequence_length=[1,1], use_sequence_length=True) =
             [[[  1.,   2.,   3.],
               [  4.,   5.,   6.]],

              [[  0.,   0.,   0.],
               [  0.,   0.,   0.]],

              [[  0.,   0.,   0.],
               [  0.,   0.,   0.]]]

// sequence_length [2,3] means 2 of batch B1 and 3 of batch B2 will be kept
// and other rows are masked with value = 1
SequenceMask(x, sequence_length=[2,3], use_sequence_length=True, value=1) =
             [[[  1.,   2.,   3.],
               [  4.,   5.,   6.]],

              [[  7.,   8.,   9.],
               [  10.,  11.,  12.]],

              [[   1.,   1.,   1.],
               [  16.,  17.,  18.]]]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.symbol.SequenceMask。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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返回：

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