as6*_*646 3 tensorflow word-embedding
我正在尝试学习由HMM生成的一系列状态的状态嵌入,类似于张量流矢量表示对于文本序列的这种情况.
我的问题是这个HMM的"词汇"只有12种不同的状态.当我使用大于此词汇量的批量运行代码时,Tensorflow似乎不喜欢它.例如,尝试以批量大小为14训练它会产生错误:
F tensorflow/core/kernels/range_sampler.cc:86] Check failed: batch_size + avoided_values.size() <= range_ (14 vs. 12)
Abort trap: 6
这项检查背后的动机是什么？
如果您正在按照教程中的示例进行操作
设置时,实际上会出现此错误 num_sampled > len(vocabulary)
num_sampled = 64 # Number of negative examples to sample.
你无法在词汇量大小之外对索引(对于单词到vec中的否定示例)进行采样
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