Question

我有一列包含1003个不同类别的分类数据，而且我有很多具有常规整数数据的列。我想在列中嵌入分类数据，并将嵌入的输出与所有其他列一起作为模型的输入。我不确定如何做到这一点，但已尝试使用合并下面的代码。不幸的是，这会产生值错误：＆＃39;＆＃34;＆＃34; concat＆＃34;模式只能合并具有匹配输出形状的图层（concat轴除外）。图层形状：[（无，1,11），（无，53）]＆＃39; 。

非常感谢任何帮助。

    hidden_layers  = [1000,500,500]


    embedding = Sequential()
    embedding.add(1003, 11, input_length = 1))

    model1 = Sequential()
    model1.add(Dense(53, input_dim=53, activation='relu'))

    model = Sequential()
    model = model.add(Merge([embedding, model1], mode = 'concat'))

    for i, layer_size in enumerate(hidden_layers):
        model.add(Dense(layer_size, activation='relu'))

    model.add(Dense(self.output_layers, activation='linear'))
    model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'mse')

Answer 1

Embedding图层会生成3D张量，如错误消息（无，1,11）中所示，其中1是要嵌入的序列长度。为了与2D张量合并，你必须将其展平：

embedding = Sequential()
embedding.add(Embedding(1003, 11, input_length = 1))
embedding.add(Flatten())

将给出（None，11）并且可以与（None，53）合并。

如何在Keras中将嵌入列与其他输入数据相结合

1 个答案: