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我正在尝试将编写的情感分析程序添加deeplearning4j到 Spark 管道中。然后我必须覆盖使用我创建org.apache.spark.ml.PredictionModel. predict()的模型进行预测的方法。RNN据我了解，此方法的参数是特征行，并且该行的标签是预测的。但是，在情感分析程序中，特征应该是一个二维数组，因为每一行都包含一个向量列表作为[[0.0011181544391649161,0.0025584171060651644,0.01754946247376411,-0.006530340570481004,0.003487414946750136,0.004426218948032432,0.00404,0.002611281607120172,0.006444432718879956,-0.012260229877306768,0.002399729592556043]]

但是我得到一个一维数组作为[0.003356837383,0.0074654373,...]预测方法的输入。你能解释一下为什么会发生这种情况吗？你能解释一下 predict 方法的论据是什么？

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我们的 usingrnns 页面可能会给您一些想法： http ://deeplearning4j.org/usingrnns

dl4j 的内部表示无论如何都需要匹配这个。

于 2016-07-25T12:07:42.903 回答