如何通过tf.sequence_mask函数实现序列长度掩码的案例解析？

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TensorFlow 打印向量值：- 直接打印 tf 变量内容，只能输出维度，无法直接查看结果 - 方法一：`import tensorflow as tf=tf.constant(1)` - `with tf.Session() as sess: print(sess.run(x))` - 方法二：`import tensorflow as tf`

一TensorFlow打印向量值

当直接打印tf变量里的内容，只能输出维度，无法直接查看结果时——

方法一：

import tensorflow as tf x = tf.constant(1) with tf.Session() as sess: print(sess.run(x))

方法二：

import tensorflow as tf x = tf.constant(1) sess = tf.InteractiveSession() print(x.eval() ) 二tf.sequence_mask() 函数

• lengths整数张量，其所有值 <= maxlen。
• maxlen标量整数张量，返回张量的最后一维的大小。默认值为lengths中的最大值。
• dtype结果张量的输出类型。
• name操作的名称。