因为我看到在计算point_score时有这样的操作：
self.point_score = tf.gather(tf.reshape(self.tags_scores, [-1]), tf.range(0, self.batch_size * self.num_steps) * self.num_classes + tf.reshape(self.targets,[self.batch_size * self.num_steps]))
请问我理解的对吗？
还有我改写了部分代码，现在能在多类别标签数据集上跑通，但是loss会出现负数， 请问是和crf层中的常量设置有关系吗？
但是按照 公式推导，p（y|X）是个小数，套一个log为负，再取反作为loss应该是正数才对。
你好：
对于实现过程中部分代码有一点疑问，希望您可以为我解答：
在实现CRF的batch 操作的时候， 是否把一个batch中的句子拼成了一个句子看待？