在 tf2 中训练序列标记时，输出张量的形状为 [?, seqlen, num_classes]。对于 F1Score 指标，我使用了 tensorflow_addons 和许多其他实现。不幸的是，他们认为 [?, num_classes] 形状的输出张量不适合我的情况。有什么技巧可以适应吗？换句话说，我的模型输出和真值标签是 3 维的，度量接受 2d 张量。然后，我需要告诉 tf2 重塑它们以进行计算 metirc。
在 tf2 中训练序列标记时，输出张量的形状为 [?, seqlen, num_classes]。对于 F1Score 指标，我使用了 tensorflow_addons 和许多其他实现。不幸的是，他们认为 [?, num_classes] 形状的输出张量不适合我的情况。有什么技巧可以适应吗？换句话说，我的模型输出和真值标签是 3 维的，度量接受 2d 张量。然后，我需要告诉 tf2 重塑它们以进行计算 metirc。