Question

我正在使用深度学习构建推荐系统。定义模型时，出现以下错误：

ValueError：层dot_1的调用不是符号张量。收到的类型：。全输入：[，]。该层的所有输入都应为张量。

课程代码

    # The constructor for the class
    def __init__(self, n_users, m_items, k_factors, **kwargs):
        # U is the embedding layer that creates an User by latent factors matrix.
        # If the input is a user_id, U returns the latent factor vector for that user.
        U = Sequential()
        U.add(Embedding(n_users, k_factors, input_length=1))
        U.add(Reshape((k_factors,)))

        # M is the embedding layer that creates a Movie by latent factors matrix.
        # If the input is a movie_id, M returns the latent factor vector for that movie.
        M = Sequential()
        M.add(Embedding(m_items, k_factors, input_length=1))
        M.add(Reshape((k_factors,)))

        super(CFModel, self).__init__(**kwargs)

        # The dot layer takes the dot product of user and movie latent factor vectors to return the corresponding rating.
        self.add(dot([U, M], axes=1))

当我尝试在两个连续模型上执行点积时，发生错误。

self.add(dot([U, M], axes=1))

在较早版本的keras中，我能够使用Merge layer mode ='dot'来执行此操作。我认为最新版本将以相同的方式工作。

有人可以帮助我解决此错误吗？

如何在keras 2.0中使用点合并？

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