シーケンス分類の問題（センチメント分類）を実行するために、テンソルフローの双方向LSTMを訓練したいと考えています。Tensorflowの可変長シーケンス用の双方向LSTM
シーケンスの長さが可変であるため、通常、バッチにはゼロのベクトルが埋め込まれます。通常は、パディングベクトルのトレーニングを避けるために、単方向RNNのsequence_lengthパラメータを使用します。
どのようにこれを双方向LSTMで管理することができますか。 "sequence_length"パラメータの作業は、シーケンスの進んだ位置から自動的に開始しますか？
は
bidirectional_dynamic_rnnも可変長のシーケンスの世話をするsequence_lengthパラメータを持っていただきありがとうございます。
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/bidirectional_dynamic_rnn（mirror）：
sequence_length：INT32/Int64のベクター、サイズ[BATCH_SIZE]、配列のそれぞれのための実際の長さを含みます。
あなたがここでは例を参照することができます説明してください：広すぎると近い票を投じるhttps://github.com/Franck-Dernoncourt/NeuroNER/blob/master/src/entity_lstm.py
ありがとう@FranckDernoncourt。パッディングはいかがですか？前方のRNNのパッドを最後に貼り付け、後方のRNNのパッドをパッドに貼り付ける必要がありますか？ – Escachator
人々を。 –