在tensorflow 2.0中计算句子填充嵌入查找的原始序列长度

在TensorFlow 2.0中计算句子填充嵌入查找的原始序列长度，可以使用tf.math.reduce_sum函数来计算填充嵌入查找的原始序列长度。该函数的作用是将输入的张量的所有元素相加，可以用于计算原始序列的长度。

具体步骤如下：

1. 首先，导入TensorFlow 2.0库：
2. 首先，导入TensorFlow 2.0库：
3. 定义一个填充嵌入张量：
4. 定义一个填充嵌入张量：
5. 这里使用了一个3x3的填充嵌入张量作为示例，其中包含了3个句子的嵌入表示，其中最后一个句子被填充为0。
6. 使用tf.math.reduce_sum函数计算填充嵌入查找的原始序列长度：
7. 使用tf.math.reduce_sum函数计算填充嵌入查找的原始序列长度：
8. 这里先使用tf.math.not_equal函数将填充嵌入张量中为0的元素标记为True，然后使用tf.cast函数将True转换为1，False转换为0，接着使用tf.math.reduce_sum函数对每个句子的标记进行求和操作，得到原始序列的长度。
9. 打印结果：
10. 打印结果：
11. 输出结果为：
12. 输出结果为：
13. 这里可以看到，原始序列的长度分别为3、3和0，其中最后一个句子为填充句子，长度为0。

对于TensorFlow 2.0中计算句子填充嵌入查找的原始序列长度，推荐使用腾讯云的AI开发平台，其中包括了丰富的深度学习工具和服务，如TensorFlow Serving、AI推理等。详细信息可以查看腾讯云的AI开发平台介绍页面：https://cloud.tencent.com/product/tfhub。