Tensorflow中可变长度序列的双向LSTM

Question

我想训练张量流中的双向LSTM以执行序列分类问题（情感分类）。

由于序列的长度是可变的，所以批次通常用向量填充零。通常，我使用单向RNN中的sequence_length参数来避免对填充向量进行训练。

这怎么可以用双向LSTM管理。 “sequence_length”参数是否自动从后退方向的序列中的高级位置开始工作？

谢谢

Answer 1

bidirectional_dynamic_rnn也有sequence_length参数采用可变长度的序列的照顾。

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/bidirectional_dynamic_rnn（mirror）：

sequence_length：一个Int32/int64类型向量，大小[的batch_size]，包含用于每个序列的实际长度。

这里你可以看到一个例子：https://github.com/Franck-Dernoncourt/NeuroNER/blob/master/src/entity_lstm.py