上面的模型中没有体现两个输入和concat作为输出
时间: 2024-02-24 07:59:53 浏览: 22
非常抱歉,我的回答有误。您需要使用 `Model` 对象来定义带有多个输入和单个输出的模型,并在此基础上添加其他层。以下是一个修改后的示例代码:
```
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, concatenate, Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense
def LSTNetAttention():
# 定义第一个输入
input_data1 = Input(shape=(None,), dtype="int32")
lstm_out1 = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(input_data1)
# 定义第二个输入
input_data2 = Input(shape=(None,), dtype="int32")
lstm_out2 = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(input_data2)
# 合并两个LSTM层的输出
concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2])
# 定义模型
output = Dense(units=5)(concat)
model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=output)
# 添加其他层
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True))
model.add(Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True)))
#model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid'))
model.add(Dense(units=32))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 返回模型
return model
```
在这个函数中,我们首先定义了两个输入,然后将它们传递给 `concatenate` 层以合并 LSTM 层的输出。接下来,我们定义了一个 `Dense` 层作为输出层。然后,我们创建了一个 `Model` 对象,并使用 `inputs` 和 `outputs` 参数来定义模型的输入和输出。最后,我们使用 `.add()` 方法添加其他层,并使用 `.compile()` 方法编译模型。