如何解决如何在tf.keras中合并顺序得到“应该在至少2个输入的列表上调用`Concatenate`层”
我正在尝试合并tf.keras。等价的是什么。
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Concatenate()([sentrnn,qrnn]))
获取以下异常
应该在至少2个输入的列表上调用Concatenate层
model.add(Merge([sentrnn,qrnn],mode='concat'))
model.add(Merge([sentrnn,mode='sum'))
sentrnn = Sequential()
sentrnn.add(Embedding(vocab_size,EMbed_HIDDEN_SIZE,mask_zero=True))
sentrnn.add(RNN(SENT_HIDDEN_SIZE,return_sequences=False))
sentrnn.add(Embedding(vocab_size,input_length=story_maxlen,mask_zero=True))
sentrnn.add(Dropout(0.3))
qrnn = Sequential()
qrnn.add(Embedding(vocab_size,EMbed_HIDDEN_SIZE))
qrnn.add(RNN(QUERY_HIDDEN_SIZE,return_sequences=False))
qrnn.add(Embedding(vocab_size,input_length=query_maxlen))
qrnn.add(Dropout(0.3))
qrnn.add(RNN(EMbed_HIDDEN_SIZE,return_sequences=False))
qrnn.add(RepeatVector(story_maxlen))
model = Sequential()
model.add(Merge([sentrnn,mode='sum'))
model.add(RNN(EMbed_HIDDEN_SIZE,return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(vocab_size,activation='softmax'))
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
