layers.Embedding

时间: 2023-08-25 08:07:23 浏览: 229
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Embedding层.docx

tf.keras.layers.Embedding是TensorFlow中的一个层，用于将输入的特征转换为向量表示。它通常用于处理自然语言序列。[3]该层的输入是一个二维张量，形状为(batch_size, input_length)，输出是一个三维张量，形状为(batch_size, input_length, output_dim)。[1]在使用Embedding层时，需要指定输入的词汇量和输出的维度。[2]通过将每个标签值映射为一个向量，Embedding层可以将单词序列转化为向量表示，从而方便进行后续的数据处理。
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vocab_size = 10000 model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 64), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1)]) model.summary()

- Embedding 层将输入的单词序列编码为密集向量表示，其维度为 64。 - Bidirectional 层将 LSTM 层包装在两个方向上，以便在处理时同时考虑过去和未来的单词。 - LSTM 层将嵌入的单词序列转换为更高级别的表示...

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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'

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...

def text_encoder_model(self): layer_output = layers.Embedding(5000, 256)(self.character_id) # 进行文本特征输出 for i in range(3): layer_output = layers.ZeroPadding1D(2)(layer_output) layer_output = layers.Conv1D(256, 5)(layer_output) layer_output = layers.BatchNormalization()(layer_output) layer_output = layers.ReLU()(layer_output) layer_output = layers.Dropout(0.1)(layer_output) # 加入文本的位置信息 layer_output = layers.Dense(256)(layer_output) layer_output = layer_output + self.character_posid encoder_input = layers.Dropout(0.1)(layer_output) # encoder输出结果 encoder_result, encoder_result_all = self.tr_encoder(encoder_input, self.character_mask) encoder_result = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-5)(encoder_result) return encoder_result

1. 对输入的文本进行 embedding，将每个字符映射为一个 256 维的向量。 2. 通过 3 层卷积神经网络对文本进行特征提取，其中每层卷积层的输出维度都是 256，卷积核大小为 5，使用了 zero padding 以保持输出的长度...

from keras import layers, optimizers, Model # adjustable parameter that control the dimension of the word vectors embed_size = 100 input_center = layers.Input((1,)) input_context = layers.Input((1,)) embedding = layers.Embedding(vocab_size, embed_size, input_length=1, name='embed_in') center = embedding(input_center) # shape [seq_len, # features (1), embed_size] context = embedding(input_context) center = layers.Reshape((embed_size,))(center) context = layers.Reshape((embed_size,))(context) dot_product = layers.dot([center, context], axes=1) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(dot_product) model = Model(inputs=[input_center, input_context], outputs=output) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.01)) model.summary()

这个代码是在导入 Keras 中的 layers、optimizers 和 Model 模块。Keras 是一个高层神经网络库，它可以帮助你快速构建并训练深度学习模型。 layers 模块包含了常用的神经网络层，例如全连接层、卷积层、循环层等。...

File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:286 in LSTNetAttention model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) AttributeError: 'Model' object has no attribute 'add'

这个错误是因为你在一个已经构建的 Keras 模型对象上尝试添加一个新的 Keras 层，但是模型对象并没有 add() 方法。这可能是因为你使用了 Model() 来创建模型对象，而不是使用 Sequential()。...

input_data = layers.Input(shape=(200, ), name = 'input_layer') word_2_vec = layers.Embedding(max_words, embeddings_dim, input_length=maxlen)(input_data) lstm_output = layers.Bidirectional(LSTM(200, input_shape=(200, 100), return_sequences=True), merge_mode='ave')(word_2_vec) feature_1 = layers.Conv1D(filters=100, kernel_size=3)(lstm_output) feature_1 = layers.MaxPool1D(pool_size=98)(feature_1) feature_2 = layers.Conv1D(filters=100, kernel_size=4)(lstm_output) feature_2 = layers.MaxPool1D(pool_size=97)(feature_2) feature_3 = layers.Conv1D(filters=100, kernel_size=5)(lstm_output) feature_3 = layers.MaxPool1D(pool_size=96)(feature_3) x = layers.concatenate([feature_1, feature_2, feature_3], axis=2) x = Self_Attention(300)(x) x = layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(300, ))(x) x = layers.Dense(16, activation='relu')(x) priority_pred = layers.Dense(1, name="priority", activation='softmax')(x) model = keras.Model(inputs = [input_data], outputs = [priority_pred]) #将预训练的词嵌入加入到Embedding层中# model.layers[1].set_weights([embeddings_matrix]) model.layers[1].trainable = False #训练与评估# model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc', keras.metrics.Recall(), km.f1_score()]) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=30, batch_size=64, validation_data=(x_val, y_val)) 哪里出错了

在你提供的代码中，没有明显的错误。但是，有几个可能导致问题的地方需要注意： 1. 输入形状：你的输入层指定了形状为 (200,) 的输入数据，这意味着每个输入样本应该是一个长度为 200 的一维向量。...

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