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Keras连接

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  • J. Doe  · 技术社区  · 6 年前

    这是我的密码:

    cbow_words = Sequential()
    cbow_words.add(Embedding(input_dim=V1, output_dim=dim, input_length=window_size*2 ,embeddings_constraint=non_neg()))#modifié
    cbow_words.add(Lambda(lambda x: K.mean(x, axis=1), output_shape=(dim,)))
    cbow_words.add(Dense(V1, activation='softmax'))
    
    cbow_texts = Sequential()
    cbow_texts.add(Embedding(input_dim=V2, output_dim=dim, input_length=1,embeddings_constraint=non_neg()))
    cbow_texts.add(Lambda(lambda x: K.mean(x, axis=1), output_shape=(dim,)))
    cbow_texts.add(Dense(V2, activation='softmax'))
    
    cbow=Concatenate([cbow_words,cbow_texts])
    
    cbow.compile(loss=loss, optimizer=optimizers.Adadelta(lr=lr, rho=0.95, epsilon=None, decay=0.0))
    

    我得到这个问题:

    -------------------------------------------------------------------------
    AttributeError                            Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-40-b94a3567fc00> in <module>()
         11 cbow=Concatenate([cbow_words,cbow_texts])
         12 
    ---> 13 cbow.compile(loss=loss, optimizer=optimizers.Adadelta(lr=lr, rho=0.95, epsilon=None, decay=0.0))
    
    AttributeError: 'Concatenate' object has no attribute 'compile'
    
    1 回复  |  直到 6 年前
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  •   IonicSolutions    6 年前

    你在搅拌 Sequential 具有功能组件的模型。 Concatenate 相继的 模型。

    既然您有两个输入,我建议您使用 functional API

    from keras.models import Model
    from keras.layers import Input, Dense, concatenate
    
    words_in = Input((10,))
    words = Dense(10, activation='softmax')(words_in)
    
    texts_in = Input((10,))
    texts = Dense(10, activation='softmax')(texts_in)
    
    concat = concatenate([words, texts])
    
    cbow = Model(inputs=[words_in, texts_in], output=concat)
    
    cbow.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adagrad")