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python - 喀拉斯。初始化双向 LSTM。传递词嵌入

问题描述

在我正在使用的实现中，lstm 以下列方式初始化：

l_lstm = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(embedded_sequences)

我不太明白，这可能是因为缺乏 Python 经验：符号l_lstm= Bidirectional(LSTM(...))(embedded_sequences). 我不明白我要传递embedded_sequences给什么？因为它不是一个参数，LSTM()但似乎也不是一个参数，Bidirectional()因为它是单独存在的。

这是双向的文档：

  def __init__(self, layer, merge_mode='concat', weights=None, **kwargs):
        if merge_mode not in ['sum', 'mul', 'ave', 'concat', None]:
            raise ValueError('Invalid merge mode. '
                             'Merge mode should be one of '
                             '{"sum", "mul", "ave", "concat", None}')
        self.forward_layer = copy.copy(layer)
        config = layer.get_config()
        config['go_backwards'] = not config['go_backwards']
        self.backward_layer = layer.__class__.from_config(config)
        self.forward_layer.name = 'forward_' + self.forward_layer.name
        self.backward_layer.name = 'backward_' + self.backward_layer.name
        self.merge_mode = merge_mode
        if weights:
            nw = len(weights)
            self.forward_layer.initial_weights = weights[:nw // 2]
            self.backward_layer.initial_weights = weights[nw // 2:]
        self.stateful = layer.stateful
        self.return_sequences = layer.return_sequences
        self.return_state = layer.return_state
        self.supports_masking = True
        self._trainable = True
        super(Bidirectional, self).__init__(layer, **kwargs)
        self.input_spec = layer.input_spec
        self._num_constants = None

标签： pythonkeraslstmembedding

解决方案

让我们试着分解发生了什么：

  1. 您从LSTM(...)创建 LSTM Layer开始。现在Keras 中的层是可调用的，这意味着您可以像函数一样使用它们。例如lstm = LSTM(...)，然后lstm(some_input)将在给定的输入张量上调用LSTM。
  2. Bidirectional(...) 包裹任何 RNN 层并返回另一个层，当调用该层时，它会在两个方向上应用包裹层。因此l_lstm = Bidirectional(LSTM(...))，当使用某些输入调用图层时，将LSTM在两个方向上应用。注意：双向创建传递的 LSTM 层的副本，因此向后和向前是不同的 LSTM。
  3. 最后，当您调用Bidirectional(LSTM(...))(embedded_seqences)双向层时，接收输入序列，将其传递给两个方向的包装 LSTM，收集它们的输出并将其连接起来。

要了解有关层及其可调用性质的更多信息，您可以查看文档的功能 API 指南。

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