python - 如何使用匹配矩阵获得相似度分数

Question

我想通过使用这个架构来获得相似度分数，并且想知道一些 python 代码，但是我得到了错误：

'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'

这是我的架构：

型号代码如下：

input_shape=(300,128)

model = Sequential()
model.add(Conv1D(64,3, activation='relu', padding='same',input_shape = 
input_shape))
model.add(MaxPooling1D(2))


model.add(Flatten())
model.add(Dense(100))
model.summary()

我使用以下代码运行我的模型：

def init_weights(shape):
    return tf.Variable(tf.random.normal(shape, stddev=0.01))


 num_of_filters = 100
 similarity_matrix = init_weights([num_of_filters, num_of_filters])
 mat = K.dot(l, similarity_matrix)
 similarity = tf.math.reduce_sum(mat * r, axis=1)
 similarity = tf.reshape(similarity, [-1, 1])

 pairwise_feature =layers.Concatenate(axis=1)([l,r,similarity])
 siamese_net = Model(inputs= [left_input,right_input],outputs = 
 prediction)

标签： pythonmatrixkerassimilarity