小编ana*_*mar的帖子

我得到以下错误

ValueError: Tensor conversion requested dtype float32 for Tensor with dtype int32: 'Tensor("Placeholder_1:0", shape=TensorShape([Dimension(128), Dimension(2)]), dtype=int32)'

当我试图计算交叉熵损失

losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(scores, input_y)

我使用Python 3.4.3.

有什么想法吗？

我想实现句子级对数似然,如 Collobert等人所述.,p.14.

要计算转换分数,我可以使用CRF,但我不知道如何将它集成到tensorflow中.我想过使用 tf.contrib.crf.CrfForwardRnnCell来计算转换分数,但是这个类返回一对包含新alpha值的[batch_size,num_tags]矩阵值,而不是像我期望的那样[batch_size,num_tags,num_tags]张量.

有没有人有一个如何在张量流中使用CRF的例子？谢谢!

我在groovy中读到 如何检查列表是否包含子列表 - stackoverflow.

我感兴趣的是,有一种方法可以检查列表是否包含子列表,但是按给定的顺序.例如,这段代码将给出真实的,

    List<String> list = Arrays.asList("PRP", "VBP", "VBN", "NN", "NNS", "MD", "VB");
    List<String> sublist = Arrays.asList("MD", "VB", "VBN");
    System.out.println(list.containsAll(sublist));

但是,我想假回来.