model.add(Attention(10, activation='softmax'))出现了('Keyword argument not understood:', 'activation')问题
时间: 2024-01-03 19:06:06 浏览: 28
非常抱歉,我之前的回答有误。根据你提供的错误信息,看起来是在定义模型时出现了一个错误。错误信息中指出了一个不被理解的关键字参数'activation'。
这个问题可能是因为`Attention`层不支持`activation`参数。注意力机制本身并不需要一个激活函数,因为它是一种机制而不是一种层。
如果你需要在注意力层后应用激活函数,你可以将其放在注意力层之后的另一个层中。例如,你可以这样修改代码:
```
model.add(Attention(10))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
```
在这个示例中,我们在注意力层之后添加了一个全连接层(`Dense`),并在该层上使用了`softmax`激活函数。
请注意,根据你的具体应用场景和模型结构,你可能需要根据实际需要调整激活函数的类型和位置。
相关问题
是这句话model.add(Attention(10, activation='softmax'))
非常抱歉,我之前的回答有误。在这句代码`model.add(Attention(10, activation='softmax'))`中,参数`10`表示注意力层中的隐藏单元数量,而不是注意力权重的取值范围。注意力层中的隐藏单元数量控制着注意力的复杂度和模型的表示能力。
另外,`activation='softmax'`表示在计算注意力权重时使用softmax函数进行归一化。softmax函数将注意力权重映射到[0, 1]之间,以确保权重的总和为1,这样可以将每个位置的注意力权重解释为概率。
因此,`model.add(Attention(10, activation='softmax'))`表示在模型中添加一个具有10个隐藏单元和使用softmax函数进行归一化的注意力层。
('Keyword argument not understood:', 'activation')
根据你提供的错误信息,看起来是在定义模型时出现了一个错误。错误信息中指出了一个不被理解的关键字参数'activation'。
根据你提供的代码,问题可能出现在以下这行代码中:
```
model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu', input_shape=(None, testX.shape[1], 1))))
```
这个问题可能是因为你使用了不适用于`Conv1D`的`activation`参数。在`Conv1D`中,通常不直接使用激活函数,而是在卷积层后面添加一个激活函数层。
要解决这个问题,你可以尝试修改代码如下:
```
model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=64, kernel_size=1, input_shape=(None, testX.shape[1], 1))))
model.add(Activation('relu'))
```
这样可以将`Conv1D`和激活函数分开使用,以避免出现参数不被理解的错误。
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