RepeatVector()
时间: 2023-09-18 19:05:52 浏览: 185
### 回答1:
`RepeatVector(n)` 是 Keras 中的一个层,它将输入重复 n 次,生成一个新的张量。具体来说,如果输入是一个形状为 `(batch_size, features)` 的张量,那么输出就是一个形状为 `(batch_size, n, features)` 的张量,其中第二个维度被重复了 n 次。这个层通常用于将编码器输出的向量重复多次,作为解码器的初始状态,以便解码器能够生成一个长度为 n 的序列。在上下文中,`RepeatVector(tar_timesteps)` 是用于将编码器的输出重复 `tar_timesteps` 次,以便在解码器中生成一个长度为 `tar_timesteps` 的序列。
### 回答2:
RepeatVector()是Keras中的一个函数,用于在指定维度上将输入向量重复多次。它的作用是将一个输入向量沿指定维度进行复制。
具体而言,RepeatVector()函数接受一个输入张量x和一个整数n作为参数,它会返回一个新的张量。该新张量的维度与输入张量相同,只是在指定维度上将输入张量重复n次。例如,如果输入张量的形状是(batch_size, features),那么返回的新张量将具有形状(batch_size, n, features),其中n为重复的次数。
这在某些情况下非常有用,比如在将某个向量作为输入传递给循环神经网络(RNN)模型时,可以使用RepeatVector()函数将其扩展为多个时间步的输入。这样做可以使得模型在每个时间步上具有相同的输入。
举个例子,假设有一个句子向量,形状为(batch_size, word_embedding_dim),我们想要将这个句子作为RNN模型的输入,模型有10个时间步。我们可以使用RepeatVector()函数将句子向量重复10次,从而得到一个形状为(batch_size, 10, word_embedding_dim)的输入张量,然后将这个张量传递给RNN模型。
总之,RepeatVector()函数在Keras中是一个用于在指定维度上复制输入向量的函数,用于扩展输入数据,使其具有相同的特征维度。
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