Я хотел бы добавить предварительно подготовленное вложение слов в мой кодировщик-декодер. Ниже мой код:
# Define an Encoder
encoder_inputs = Input(shape=(None, nEncoderToken))
encoder = LSTM(embedding_dim, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs)
encoder_states = [state_h, state_c]
# Define a Decoder
decoder_inputs = Input(shape=(None, nDecoderToken))
decoder_lstm = LSTM(embedding_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)
decoder_dense = Dense(nDecoderToken, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)
Я пробовал много способов, но я просто не мог получить его.
embeddings_initializer
илиweights
в слое Embeddings, расположенном непосредственно перед слоем LSTM, вместо входного слоя? - person LemurPwned   schedule 28.07.2020Error when checking input: expected input_0 to have 2 dimensions, but got array with shape (100, 50, 780)
ИлиInput 0 is incompatible with layer lstm_0: expected ndim=3, found ndim=4
- person Adam L   schedule 28.07.2020Layer lstm_0 was called with an input that isn't a symbolic tensor.
Так что я немного в тупике ~ - person Adam L   schedule 28.07.2020