如何使keras模型采用（无）张量作为输入

Question

我正在使用tf.keras API，我希望我的模型采用形状为(None,)的输入，None是batch_size的。

keras.layers.Input（）的shape不包含batch_size，因此我认为它不能使用。

有没有办法实现我的目标？我更喜欢不带tf.placeholder的解决方案，因为它已被弃用

顺便说一句，我的模型是一个句子嵌入模型，所以我希望输入的内容类似于['你好。'，'早上好。'

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当前，我可以使用layers.Input(dtype=tf.string,shape=1)创建一个输入层，但这需要我的输入类似于[['How are you.'],['Good morning.']]。我希望输入的内容只有一个维度。

Answer 1

您尝试过tf.keras.layers.Input(dtype=tf.string, shape=())吗？

Answer 2

如果要设置特定的批处理大小，则tf.keras.Input()实际上包括一个batch_size参数。但是默认情况下，批处理大小假定为None，因此您甚至不需要更改任何内容。

现在，看来您真正想要的是能够提供可变长度的样本（句子）。好消息！ tf.keras.layers.Embedding层允许您执行此操作，尽管您必须首先为句子生成编码。 Tensorflow网站的流程质量不错tutorial。