3D 张量中的逐行交叉熵损失

Question

我有一个循环神经网络，它输出形状为[sequence_length, batch_size, num_classes] 的输出，我想将softmax_cross_entropy_with_logits 应用于序列的每个时间戳，或者如果你愿意的话，应用于每一行（正确的标签是相同的形状） .如果不迭代可能真的很慢的序列长度，这怎么可能？

在我们做的时候如何做到准确？

Answer 1

显然，广播能够很好地处理这个问题。由于格式错误的 logits 和标签，我遇到了问题。