Question

我是Keras的新手，在完成了一些教程之后，我开始构建模型并发现这两种实现方式。但是我在第一个和第二个中出现错误，可以正常工作。有人可以解释两者之间的区别吗？

第一种方法：


visible = Embedding(QsVocabSize, 1024, input_length=max_length_inp, mask_zero=True)
encoder = LSTM(100,activation='relu')(visible)

第二种方法：


model = Sequential()
model.add(Embedding(QsVocabSize, 1024, input_length=max_length_inp, mask_zero=True))
model.add(LSTM(100,activation ='relu'))

这是我得到的错误：

ValueError: Layer lstm_59 was called with an input that isn't a symbolic tensor. Received type: <class 'keras.layers.embeddings.Embedding'>. Full input: [<keras.layers.embeddings.Embedding object at 0x00000207BC7DBCC0>]. All inputs to the layer should be tensors.

Answer 1

它们是在Keras中创建DL模型的两种方法。第一个代码段遵循功能样式。这种样式用于创建复杂的模型，例如多输入/输出，共享层等。

https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/

第二个代码段是顺序样式。可以创建简单的模型，其中只涉及层的堆叠。

https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/

如果您阅读功能API指南，则会注意到以下几点：

'一个层实例是可调用的（在张量上），并且它返回一个张量'

现在，您看到的错误将变得有意义。该行仅创建图层，而不会通过传递张量来调用它。

visible = Embedding(QsVocabSize, 1024, input_length=max_length_inp, mask_zero=True)

随后，将此嵌入对象传递到LSTM层会引发错误，因为它期望张量。

这是功能性API指南中的示例。注意输出张量从一层传递到另一层。

main_input = Input(shape=(100,), dtype='int32', name='main_input')
x = Embedding(output_dim=512, input_dim=10000, input_length=100)(main_input)
lstm_out = LSTM(32)(x)

这两种在keras中建立模型的方式有什么区别？

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