我正在使用张量流中默认出现的LSTM模型.我想检查或知道如何在每一步中保存或显示遗忘门的值,有没有人在此之前完成此操作或至少与此类似？
直到现在我已尝试使用tf.print但是出现了很多值(甚至比我期望的更多)我会尝试用张量板绘制一些东西,但我认为那些门只是变量而不是我可以打印的额外层(也导致它们在TF脚本里面)
任何帮助都会受到好评
我有一个不同行大小的 numpy 数组
a = np.array([[1,2,3,4,5],[1,2,3],[1]])
我想把它变成一个密集的（固定的 nxm 大小，没有可变的行）矩阵。直到现在我尝试过这样的事情
size = (len(a),5)
result = np.zeros(size)
result[[0],[len(a[0])]]=a[0]
但我收到一个错误告诉我
形状不匹配：形状 (5,) 的值数组无法广播到形状 (1,) 的索引结果
我也尝试使用 np.pad 进行填充，但根据 numpy.pad 的文档，似乎我需要在 pad_width 中指定行的先前大小（这是可变的，并在尝试使用 -1,0 时产生错误） , 和最大的行大小）。
我知道我可以像这里显示的那样为每行填充填充列表，但是我需要使用更大的数据数组来做到这一点。
如果有人可以帮助我回答这个问题，我会很高兴知道。