使用十位数的嵌入

Question

official documentation中显示的文档似乎直接跳入注意力模型，而没有说明如何使用基本的seq2seq模型。我正在尝试从某种日期格式转换成一种标准方法。示例如下：

[('7 07 13', '2013-07-07'),
 ('30 JULY 1977', '1977-07-30'),
 ('Tuesday, September 14, 1971', '1971-09-14'),
 ('18 09 88', '1988-09-18'),
 ('31, Aug 1986', '1986-08-31')]

其中第二列是输出“y”。在

以下是我计划如何在高水平上使用seq2seq模型：

1. 将输出和输入字符都嵌入到10维向量中。在
2. 填充输入向量，使它们都是固定长度（在我的例子中是29个，输出的长度是11）。在
3. 将这29个字符传递到seq2seq中，以便它们输出大小为hidden_size的11个逻辑
4. 使用平均交叉熵损失（跨时间步长和批量大小）来获得损失值。在
5. 优化损失。在

到目前为止，我的模型如下：

^{pr2}$

Hoever，它在抱怨Lengths of logits, weights, and targets must be the same 29, 11, 11，因为（我认为）dec_outputs的长度是29，而我希望它的长度应该是11。在

1. 我的问题是，我正在从一个长度为29的序列翻译成一个长度为11的序列，我应该如何在tensorflow中做到这一点。在
2. 同样纠正我，如果我错了，这些模型的输入大小是[time_steps, batch_size]？请注意，batch_size是第二个参数，而不是第一个参数。我读了一些教程就有了这样的印象。在

包含数据的完整代码可用here。在