如何解码seq2seq的输出？
How to decode the output of seq2seq?
Tensorflow translate.py 示例的代码 here 让我很困惑。复制的代码是：
# This is a greedy decoder - outputs are just argmaxes of output_logits.
outputs = [int(np.argmax(logit, axis=1)) for logit in output_logits]
为什么 argmax 有效？
output_logits的形状是[bucket_length,batch_size,embedding_size]
对于每个 logit（或：每个单词的激活），他们采用激活值最高的索引。
对于 argmax：查看此页面上的 numpy 示例：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argmax.html
a = array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
>>> np.argmax(a)
5
>>> np.argmax(a, axis=0)
array([1, 1, 1])
>>> np.argmax(a, axis=1)
array([2, 2])
所以输出的结果是：
- 对于每个单词（bucket_length的长度）
- 获得embedding_size
的最大激活
您应该查看生成的输出数组的形状。您会看到，因为 batch_size 是 1，所以一切正常！
如果这对你有帮助，请告诉我！
Tensorflow translate.py 示例的代码 here 让我很困惑。复制的代码是：
# This is a greedy decoder - outputs are just argmaxes of output_logits.
outputs = [int(np.argmax(logit, axis=1)) for logit in output_logits]
为什么 argmax 有效？
output_logits的形状是[bucket_length,batch_size,embedding_size]
对于每个 logit（或：每个单词的激活），他们采用激活值最高的索引。
对于 argmax：查看此页面上的 numpy 示例：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argmax.html
a = array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
>>> np.argmax(a)
5
>>> np.argmax(a, axis=0)
array([1, 1, 1])
>>> np.argmax(a, axis=1)
array([2, 2])
所以输出的结果是：
- 对于每个单词（bucket_length的长度）
- 获得embedding_size 的最大激活
您应该查看生成的输出数组的形状。您会看到，因为 batch_size 是 1，所以一切正常！
如果这对你有帮助，请告诉我！