在Keras上使用解码器输入seq2seq模型连接注意力层

Question

我正在尝试使用keras库注意实现序列2序列模型。该模型的框图如下

该模型将输入序列嵌入3D张量中。然后，双向lstm创建编码层。接下来，将编码后的序列发送到自定义“注意”层，该层返回具有每个隐藏节点注意权重的2d张量。解码器输入作为一个热矢量注入模型。现在，在解码器（另一个bistm）中，解码器输入和注意力权重都作为输入传递。解码器的输出被发送到具有softmax激活功能的时间分布密集层，以概率的方式获得每个时间步长的输出。该模型的代码如下：

encoder_input = Input(shape=(MAX_LENGTH_Input, ))

embedded = Embedding(input_dim= vocab_size_input, output_dim= embedding_width,trainable=False)(encoder_input)

encoder = Bidirectional(LSTM(units= hidden_size, input_shape=(MAX_LENGTH_Input,embedding_width), return_sequences=True, dropout=0.25,recurrent_dropout=0.25))(embedded)

attention = Attention(MAX_LENGTH_Input)(encoder)

decoder_input = Input(shape=(MAX_LENGTH_Output,vocab_size_output))    

merge = concatenate([attention, decoder_input])    

decoder = Bidirectional(LSTM(units=hidden_size, input_shape=(MAX_LENGTH_Output,vocab_size_output))(merge))

output = TimeDistributed(Dense(MAX_LENGTH_Output, activation="softmax"))(decoder)

问题是当我连接注意层和解码器输入时。由于解码器输入是3d张量，而注意是2d张量，因此其显示以下错误：

  

ValueError：Concatenate层需要输入（除了concat轴以外）具有匹配的形状。得到了输入形状：[（无，1024），（无，10，8281）]

如何将2d注意张量转换为3d张量？

Answer 1

根据您的框图，您似乎在每个时间步上都将相同的关注向量传递给解码器。在这种情况下，您需要# ... attention = Attention(MAX_LENGTH_Input)(encoder) attention = RepeatVector(MAX_LENGTH_Output)(attention) # (?, 10, 1024) decoder_input = Input(shape=(MAX_LENGTH_Output,vocab_size_output)) merge = concatenate([attention, decoder_input]) # (?, 10, 1024+8281) # ... 在每个时间步复制相同的关注向量，以将2D注意张量转换为3D张量：

<h2 class="heading heading--sub feature-box__heading">Ärikinnisvara- <br> haldus</h2> 

请注意，这将在每个时间步重复相同的注意力向量。