CNTK Python：高密度レイヤの出力サイズがexpecationと一致しませんか？

Question

私は、model.eval（データ）[0] .shapeがある（2 * 16）何らかの理由でCNTK/Pythonの

def create_model(): 
    with C.layers.default_options(initial_state=0.1): 
     return C.layers.Sequential([ 
      C.layers.Embedding(emb_dim, name='embed'), 
      C.layers.Recurrence(C.layers.LSTM(hidden_dim), go_backwards=False), 
      C.layers.Dense(num_labels, name='classify') 
     ]) 

model = model_func(x) 

でチュートリアル/言語理解モデルを訓練していない（1 * 16） 、どこnum_labels = 16.私は非常に混乱しています。最後の層がsize = num_labels = 16の密な層であるとしたら、なぜ1 * 16の代わりに2 * 16ですか？

ありがとうございます！

Answer 1

あなたが渡しているdata要素は、形状（2、x）を持ちます。つまり、評価のために複数の値を渡しているため、eval()はモデルに渡した各値の予測を返しています。