model.add(Embedding(input_dim=None, output_dim=128, input_length=65))报错'<=' not supported between instances of 'NoneType' and 'int'

这个错误提示可能是由于代码中没有正确设置Embedding层的input_dim参数导致的。input_dim参数表示词汇表的大小，也就是考虑的最大特征数。如果不设置input_dim参数或将其设置为None，代码在执行时可能会出现错误。

因此，建议在使用Embedding层时，明确设置input_dim参数的值。如果不知道词汇表的大小，可以在训练数据上进行一次预处理，统计词汇表中单词的数量，然后将其作为input_dim的值。

例如：

from keras.layers import Embedding

# 假设词汇表中有10000个单词，每个文本长度为65
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=65))

在上述代码中，input_dim被设置为10000，表示词汇表中有10000个单词。output_dim被设置为128，表示每个单词嵌入成一个128维的向量。input_length被设置为65，表示每个文本将被填充（或截断）到长度为65。

如果仍然出现'<=' not supported between instances of 'NoneType' and 'int'的错误提示，可能是其他部分的代码存在问题。建议仔细检查代码，并根据错误提示进行排查。

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concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=concat) # 添加其他层 #model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=concat) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=32, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=32)) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) # 添加多步预测输出层 return model 产生如下错误 ： File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:281 in LSTNetAttention model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) AttributeError: 'Model' object has no attribute 'add'

根据错误信息，您在添加其他层时，使用了已经编译过的 `Model` 对象，而不是新的 `Sequential` 对象。因此，您需要将 `Model` 对象替换为 `Sequential` 对象，然后再添加其他层。您可以尝试以下代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import 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
    model = Sequential()
    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))
    model.add(Dense(units=5))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

    # 返回模型
    return model

这个函数使用了 `Sequential` 对象来定义模型。在这个对象上，您可以使用 `.add()` 方法添加其他层。此外，该函数还包含了编译模型的步骤，您可以根据自己的需要更改优化器和损失函数。

model.add(Embedding(input_dim=None, 128, input_length=65))有错误吗

这行代码有语法错误，应该写成：

model.add(Embedding(input_dim=None, output_dim=128, input_length=65))

其中，input_dim表示词汇表的大小，也就是考虑的最大特征数。output_dim表示嵌入矩阵的维度，即每个单词嵌入成一个多少维的向量。input_length表示每个文本的长度，也就是每个文本将被填充（或截断）到的长度。

如果不想限制最大特征数，可以将input_dim设置为None，这样模型会自动从训练数据中提取特征。例如：

model.add(Embedding(input_dim=None, output_dim=128, input_length=65))

需要注意的是，这样设置可能会导致模型的复杂度变得非常高，训练时间和内存消耗也会增加。因此，在实际应用中，通常需要设置一个合理的最大特征数，以便在保证模型准确性的前提下，尽可能降低模型的复杂度和训练时间。