用法:
mxnet.symbol.op.SequenceMask(data=None, sequence_length=None, use_sequence_length=_Null, value=_Null, axis=_Null, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)
- 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。
- data:(
结果符号。
参数:
返回:
返回类型:
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
- Python mxnet.symbol.op.SequenceLast用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.SequenceReverse用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.SliceChannel用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.SoftmaxActivation用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.SwapAxis用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.broadcast_logical_xor用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.log_softmax用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.linalg_trmm用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.broadcast_plus用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.broadcast_mul用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.reciprocal用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.argmax用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.linalg_syrk用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.erf用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.broadcast_minus用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.random_pdf_negative_binomial用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.linalg_gelqf用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.round用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.sample_normal用法及代码示例
- Python mxnet.symbol.op.swapaxes用法及代码示例
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.op.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。