keras - 如何将大小为 10 的层插入和嵌入到 100 个单元的 LSTM 层？

Question

这是我的实际模型的情节：

正如您在图片上看到的，我想将嵌入层（大小为 10）插入 LSTM 层（100 个单元），我想我不会使用其他两个输入（重塑和另一个）。

这是构造层的代码部分：

def LSTM_softmax(self, inputs, num_classes, reshaped_inputs, initial):


    if initial: # First LSTM layer
        x = layers.LSTM(self.num_units, return_state=True)(inputs)

    else:
        x = layers.LSTM(self.num_units, return_state=True)(reshaped_inputs, initial_state=inputs[1:])
    

    # x[0] LSTM hidden state output last time step
    # x[1] LSTM hidden state output last time step
    # x[2] LSTM cell state for last time step

    rx = layers.Reshape((-1, self.num_units),)(x[0])

    y = layers.Dense(num_classes, activation="softmax")(x[0])

    argmax = layers.Lambda(lambda x: K.argmax(x,axis=-1))(y)

    emb = layers.Embedding(num_classes,10)(argmax)

    return x, rx,emb # x = LSTM output, rx = reshaped, emb = embedding

如果你想玩代码，这里是 Collab链接，你只需要更改LSTM_softmax函数内的代码。

此致

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