CNTK Python：密集层输出大小不符合预期？

Question

我正在 CNTK/Python 中训练教程/语言理解模型

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)

由于某种原因，model.eval(data)[0].shape 是 (2 * 16) 而不是 (1 * 16)，其中 num_labels = 16。我很困惑。为什么是 2 * 16 而不是 1 * 16，因为最后一层是 size = num_labels=16 的密集层？

谢谢！

Answer 1

您传入的data 元素很可能具有形状 (2, x)，即您传入多个值进行评估，因此eval() 将返回您传入的每个值的预测到模型。