在Keras模型中实现GloVe嵌入层

Question

我正在考虑创建一个暹罗网络，其中所使用的代码格式遵循此处Keras API

所描述的keras模型实例化。

我在尝试在其中实现嵌入层时遇到了麻烦，因为我发现的所有内容仅将嵌入层应用于顺序模型，如此处sequential所示，在采用Model版本之后，有什么方法可以做到这一点输入和输出？我尝试过先创建一个嵌入层，然后再将其添加到一个密集层中，但是它给我一个错误，指出它不是有效的代码（在python中）。

e = Embedding(vocab_size, 100, weights=[embedding_matrix], input_length=4, trainable=False)
input = Input(shape=(input_dimen,))

em = Embedding(e)(input)
dens = Dense(128)(em)
batch = BatchNormalization()(dens)
relu = Activation('relu')(batch)

这是我的代码，返回的错误表明我没有将张量输入模型。 “模型的输入张量必须是Keras张量”