当输入是批量主要而不是时间主要时,RNN会学习不同的依赖模式吗?
python deep-learning lstm tensorflow recurrent-neural-network
使用打破平局对列表进行排序的最pythonic方法是什么?
我可以按子列表长度排序(从最长到最短):
>>> l = [['c'], ['a', 'b'], ['b', 'c'], ['a', 'b', 'c']]
>>> list(reversed(sorted(l, key=len)))
[['a', 'b', 'c'], ['b', 'c'], ['a', 'b'], ['c']]
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但是我希望在长度相等时保持顺序,所以我想要的输出是:
[['a', 'b', 'c'], ['a', 'b'], ['b', 'c'], ['c']]
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