我想誰一個end-to-end的神經網路模型
(1)模型的一端資料(假設是A端)假如是x
(2)模型的另一端(假設是B端)的資料是y
通過神經網路模型學習到相應的N維特性向量:vec(x)和vec(y)
現在我想將一個新的特征T與vec(x)進行拼接,作為A端最后的向量表示
T是一個通過其他方法已經學習好的相關資料的向量表示。
現在x是資料,T是學習其他方法到的特征向量
y也是資料
我想問T怎么處理跟x融合。基于keras給個代碼。
uj5u.com熱心網友回復:
這里是 pytorch 的代碼:
x = torch.cat([slow, fast], dim=1)
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標籤:人工智能技術
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