标签： machine-learning keras deep-learning lstm word-embedding
我有一个嵌入层，每个单词包含300个矢量表示。假设填充句子的长度为65，那么输出形状将为（65，300）并假设我的lstm包含32个单位，那么我的lstm大小将变为65,32。
input_1（InputLayer）[（无，65）] 0
嵌入（嵌入）（无，65，300）19271400 input_1 [0] [0]
lstm（LSTM）[（None，65，32），（No 42624 embedding [0] [0]
还lstm 32个单位的隐藏矢量的平均长度是32对吗？