Question

嗨，我被困在如何使用keras将额外的输入嵌入到后续模型中。

def build_generator(self):

    model = Sequential()

    model.add(Dense(256, input_dim=self.latent_dim))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
    model.add(Dense(512))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
    model.add(Dense(1024))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
    model.add(Dense(np.prod(self.img_shape), activation='tanh'))
    model.add(Reshape(self.img_shape))

    model.summary()

    noise = Input(shape=(self.latent_dim,))
    label = Input(shape=(1,), dtype='int32')
    label_embedding = Flatten()(Embedding(self.num_classes, self.latent_dim)(label))

    model_input = multiply([noise, label_embedding])
    img = model(model_input)

    return Model([noise, label], img)

流量方面的含义是什么，所以我需要理解不能让它变得麻木。

    label_embedding = Flatten()(Embedding(self.num_classes, self.latent_dim)(label))

我想知道它的迷人层，但是如果我很吸引人，形状将会改变。因此，如果我在输出上添加更多，则28x28输出748将变为748 +。

如何嵌入两个numpy数组，然后仅使用numpy将其作为输入

keras嵌入模型的解释

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