我正在将Keras与Tensorflow后端一起使用，以创建多标签文本分类模型，并且在步骤2中使用Elmo嵌入：https://towardsdatascience.com/elmo-contextual-language-embedding-335de2268604
当我使用密集层时，模型可以正常工作，但是当我使用卷积层时，根据是否使用elmo“默认”或elmo“ elmo”，会出现不同的错误。
我尝试调整不同的输入参数（即1个，无，并使用1个，2个或3个参数，等等），但是没有任何效果。这是我要用于CNN的模型 https://richliao.github.io/supervised/classification/2016/11/26/textclassifier-convolutional/
db.collection.save()默认为elmo时，我得到：
ValueError：输入0与层conv1d_1不兼容：预期ndim = 3，找到ndim = 2
但是当我使用elmo模式时，我得到：
功能= input_shape [2] IndexError：元组索引超出范围