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BiLstm(tf) maybe have mistake

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Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
14.9k
Forks
3.9k
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

calculate attention_score
`
# Attention
outputs = tf.concat([output[0], output[1]], 2) # output[0] : lstm_fw, output[1] : lstm_bw
outputs = tf.transpose(outputs, [1, 0, 2]) # [n_step, batch_size, n_hidden]
# 只用了最后一个步长的输出
final_hidden_state = outputs[-1]
output_all = tf.concat([output[0], output[1]], 2)
final_hidden_state = tf.expand_dims(final_hidden_state, 2)
attn_weights = tf.squeeze(tf.matmul(output_all, final_hidden_state), 2) `

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