即我们是否使用 zero-pad？ 如果我们使用窄卷积，我们只在一个滤波器的所有分量都有一个匹配输入分量的位置计算卷积。在输入的开始和结束边界处显然不是这样，如图4中的左侧网络所示。
- 'pad': The number of pixels that will be used to zero-pad the input.
input_mask = [1] * len(input_ids) # Zero-pad up to the sequence length.
each training sentences into a list of indices (the indices correspond to each word in the sentence) Zero-pad
The first step is to convert all your training sentences into lists of indices, and then zero-pad all
如果我们简单地将我们的英文句子转换为张量，通过将单词转换为索indicesFromSentence和零填充zero-pad，我们的张量的大小将是(batch_size，max_length)，并且索引第一维将在所有时间步骤中返回完整序列
返回填充值元组 return (pw1, pw2) def pad1D(X, pad, kernel_width=None, stride=None, dilation=0): """ Zero-pad...在二维输入体积 `X` 的第二和第三维度上进行零填充 def pad2D(X, pad, kernel_shape=None, stride=None, dilation=0): """ Zero-pad
attention_mask = [1 if mask_padding_with_zero else 0] * len(input_ids) # Zero-pad up to the
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