Keras的序列處理 – 2

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pad_sequences

keras.preprocessing.sequence.pad_sequences（sequences，maxlen = None，dtype ='int32'，padding ='pre'，truncating ='pre'，value = 0.0）

墊子繼承到類似的長度。

此容量將num_samples繼承（數字排列）的概念更改為2D Numpy形狀簇（num_samples，num_timesteps）。 num_timesteps是每當給出的maxlen爭用，或者通常是最長分組的長度。

短於num_timesteps的分組在最後得到激勵。

超過num_timesteps的連續被截斷，目標是它們符合理想長度。緩衝或截斷髮生的位置分別由緩衝和截斷的爭論決定。

預緩是默認的。

爭論

• 分組：記錄列表，其中每個組件都是一種安排。
• maxlen：Int，考慮到所有事情的最極端長度。
• dtype：產量分組的類型。為了緩衝具有可變長度弦的布置，您可以使用對象。
• 緩衝：字元串，「前」或「後」：在先前或每次繼承後緩衝。
• 截斷：字元串，'pre'或'post'：從大於maxlen的分組中排除值，或者從繼承的開始或結束開始。
• 自尊：浮動或弦樂，緩衝自尊。

返回

x：具有形狀的Numpy簇（len（序列），maxlen）

加薪

ValueError：如果出現截斷或緩衝的無效質量，或者分組段落應該出現無效形狀。