3D张量输入到keras或tensorflow中的嵌入层？

Question

我想建立一个网络，以句子作为输入来预测情绪。所以我的输入看起来像（样本数量x句子数量x字数）。然后我想在嵌入层中提供它以学习单词向量，然后可以将它们相加以得到句子向量。这种架构在keras中是否可行？还是Tensorflow？从文档中，Keras的嵌入层只接受输入（nb_samples，sequence_length）。有没有可能的工作？

Answer 1

我想这节课为Keras解决了：

class AnyShapeEmbedding(Embedding):
    '''
    This Embedding works with inputs of any number of dimensions.
    This can be accomplished by simply changing the output shape computation.
    '''
    #@overrides
    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return input_shape + (self.output_dim,)