使用Keras

Question

我正在尝试构建一个卷积神经网络来训练我之前使用word2vec获得的单词向量。

CNN的输入是句子。每个句子是一个大小为（1,50）的单词向量数组。因此，根据N（句子中的单词数），输入是一个大小为（N，50）的向量

CNN的定义如下：

def word2vec2intentions(num_classes):
    # create model
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(5, (2, 50), input_shape=(1, 50, None), activation='relu', strides=1, padding="valid"))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(1, 5)))
    model.add(Dense(5, activation='sigmoid'))
    model.add(Dropout(0.1))
    model.add(Dense(10, activation='sigmoid'))
    model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
    # Compile model
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

但是，当我尝试运行该函数时，我收到此错误：

  

使用TensorFlow后端。   Traceback（最近一次调用最后一次）：     文件“/Users/zakariael/darija-word2vec/keras_intent_classifier.py”，第35行，       model = word2vec2intentions（22）     在word2vec2intentions中输入文件“/Users/zakariael/darija-word2vec/keras_intent_classifier.py”，第27行        model.add（Dense（5，activation ='sigmoid'））     文件“/Users/zakariael/.virtualenvs/tf/lib/python3.6/site-packages/keras/models.py”，第469行，另外       output_tensor = layer（self.outputs [0]）     在电话中输入文件“/Users/zakariael/.virtualenvs/tf/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/topology.py”，第569行       self.build（input_shapes [0]）     文件“/Users/zakariael/.virtualenvs/tf/lib/python3.6/site-packages/keras/layers/core.py”，第825行，在构建中       约束= self.kernel_constraint）     文件“/Users/zakariael/.virtualenvs/tf/lib/python3.6/site-packages/keras/legacy/interfaces.py”，第87行，包装中       return func（* args，** kwargs）     在add_weight中输入文件“/Users/zakariael/.virtualenvs/tf/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/topology.py”，第391行       weight = K.variable（初始值设定项（形状），dtype = dtype，name = name）     在电话中输入文件“/Users/zakariael/.virtualenvs/tf/lib/python3.6/site-packages/keras/initializers.py”，第200行       scale / = max（1。，float（fan_in + fan_out）/ 2）

     

TypeError：+不支持的操作数类型：'NoneType'和'int'

知道怎么解决这个问题吗？谢谢。