代码问题,为什么在 Keras 中这种方式无法把 Embedding 层加到计算图?

问答 木木的木头 ⋅ 于 2019-05-31 16:35:40 ⋅ 最后回复由 晓月星稀 2019-06-05 11:15:07 ⋅ 325 阅读

刚刚开始接触Keras,感觉确实是简单易用,但是确实没有Tensorflow那么灵活,而且计算图的建立在某些方面是不是也和Tensorflow有些区别?

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我的模型架构是上图所示,左边Tensor经过Embedding层之后得到中间结果Matrix 1,然后Input层的输入与Matrix 1进行一些计算,之后在经过Layer2 和Layer3,得到最终的输出。这样的话,在Keras里面Embedding层是不是没有加到计算图中,因为我用model.summary()打印的时候,没有显示Embedding层。

代码主要部分如下:

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Example 1是正常的,Example 2就是上图的模型架构,没有把Embedding层加到计算图。我的理解是:如果通过Model()定义模型,是不是只有Input层直接相关的层才会加到模型当中,比如图中的Matrx1是一个中间结果,那么它左边的Dense层是没法加到模型中的?

希望大家能帮我解答一下,十分感谢。

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回复数量: 2
  • 青牛 国内首批大数据从业者,就职于金山,担任大数据团队核心研发工程师
    2019-06-01 10:46:54

    你的two里面的 embedding和input层没关系 所以不会加入到计算图中

  • 晓月星稀
    2019-06-05 11:15:07

    @青牛
    老师您好,我后来换了一种实现方式,创建一个具有固定值的Input层,如下:x = K.constant(np_constant)
    input_x = Input(tensor=x)

    然后把input_x输入到Embedding层,但是这样还是没有被加到计算图中。

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