我在尝试进行后填充，但所有值都变成了零。如何从现有值中获取数据呢？

raw_inputs = [    [-6.7329314e-04, -3.2805078e-04,  9.8458688e-05],    [-6.7329314e-04, -3.2805078e-04,  9.8458688e-05,-6.7329314e-04, -3.2805078e-04,  9.8458688e-05],    [-6.7329314e-04, -3.2805078e-04,  9.8458688e-05,-6.7329314e-04, -3.2805078e-04,  9.8458688e-05,-6.7329314e-04, -3.2805078e-04,  9.8458688e-05],]# 默认情况下，这将使用0填充；可以通过# "value"参数进行配置。# 请注意，您可以选择"pre"填充（在开始处）或# "post"填充（在结尾处）。# 我们推荐在使用RNN层时使用"post"填充# （为了能够使用层的CuDNN实现）。padded_inputs = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(    raw_inputs, padding="post")print(padded_inputs)

请帮助我，提前感谢。

回答：

默认情况下，pad_sequences返回的数据类型为dtype=’int32’，这是因为您的数据被转换为零的原因…指定dtype=’float64’可以解决这个问题

padded_inputs = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(    raw_inputs, padding="post", dtype='float64')