tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example函数用法

tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example(logits, targets, weights):主要说一下这三个参数的意思和用法：

logits是一个二维的张量，比如是a*b,那么targets就是一个一维的张量长度为a，并且targets中元素的值是不能超过b的整形，32位的整数。也即是如果b等于4，那么targets中的元素的值都要小于4。weights就是一个一维的张量长度为a，并且是一个tf.float32的数。这是权重的意思。

例如：

import tensorflow as tfA = tf.random_normal([5,4], dtype=tf.float32)B = tf.constant([1,2,1,3,3], dtype=tf.int32)w = tf.ones([5], dtype=tf.float32)D = tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example([A], [B], [w])with tf.Session() as sess:    print(sess.run(D))

输出：

[ 1.39524221  0.54694229  0.88238466  1.51492059  0.95956933]