代码之家 › 专栏 › 技术社区 › Steven

嵌入不同输入维的预训练Keras模型

keras tensorflow python

Steven · 技术社区 · 5 年前

我有一个Keras字符级嵌入模型,它需要输入形状 (num_items, 45) (num_items, 128) .

我目前在一个输入形状为的序列分类模型中使用它 (num_items, num_terms, 128) ,但这需要提前准备数据。

(num_items, num_terms, 45) 然后通过原始的角色模型输出一个大小的层 (项数,项数,128) .

在Keras中有没有一种方法可以做到这一点,即使字符模型一次只能对一个术语进行分类?也许是用某种lambda层?

0 回复 | 直到 5 年前

simon 5 年前

你需要用递归模型训练你的分类器吗?因为如果不是的话,你可以用lambda层来实现地图:

inputs = keras.layers.Input(shape=(num_terms, num_items, 45))
processed = keras.layers.Lambda(lambda x: tf.map_fn(classifier, x))(inputs)

注意,num_nuterms和num_items的顺序在这里被交换,因为地图在第一个维度上循环。

推荐文章

albert · AttributeError:“str”对象没有属性“str”如何解决此问题

2 年前

Anshuman Sinha · 将tensforflow中的所有nan值转换为零

2 年前

CoccoSyn · Keras TypeError:其中一个输入没有可接受的类型。具有参差不齐张量的LSTM

2 年前

rob me of my freedom · 在不使用Y_pred和Y_actual的tensorflow中编写自定义损失

2 年前

Chris · 如何捕获导入脚本功能的打印

2 年前

Jay Bhie Santos · 剩余GRU:ValueError:输入具有不兼容的形状。收到的形状(5)和(24)

2 年前

Danijel · C中TensorFlow模型文件的路径?

2 年前

Joseph · 重塑BatchDataset训练模型的输入-Tensorflow

2 年前

Arya Anish · tensorflow安装中面临的问题

2 年前

so beautiful memory · 如何将我在本地训练的tensorflow模型正确部署到谷歌云人工智能平台?我部署了它,但没有图像返回

2 年前