相关疑难解决方法(0)

我正在尝试在序列中扩展匹配匹配算法.我的比赛长20个单位,每个时间点有4个频道.我已经构建了一个封装匹配的模型,我无法弄清楚如何在滑动窗口中使用它来跨更长的序列应用它来查找序列中的匹配.

我有2个(20, 4)输入张量(query和target),我连接,添加,展平,然后应用一个简单的密集层.我在这个阶段有数据来训练100K查询,目标对.

def sum_seqs(seqs):
    return K.sum(seqs, axis=3)

def pad_dims(seq):
    return K.expand_dims(seq, axis=3)

def pad_outshape(in_shape):
    return (in_shape[0], in_shape[1], in_shape[2], 1)


query = Input((20, 4))
query_pad = Lambda(pad_dims, output_shape=pad_outshape, name='gpad')(query)

target = Input((20,4))
target_pad = Lambda(pad_dims, output_shape=pad_outshape)(target)

matching = Concatenate(axis = 3)([query_pad, target_pad])
matching = Lambda(sum_seqs)(matching)

matching = Flatten()(matching)
matching = Dropout(0.1)(matching)
matching = Dense(1, activation = 'sigmoid')(matching)

match_model = Model([query, target], matching)

这非常有效.现在我想使用这个预先训练的模型来搜索target具有不同query序列的更长序列.

它似乎应该是这样的:

long_target = Input((100, 4))

short_target = …

在哪里执行tf.extract_image_patches？我检查了我找不到的tensorflow存储库。

该文件tensorflow/core/kernels/extract_image_patches_op.cc不包含实现。