python - Keras:嵌入层+LSTM:时间维度

Question

这可能太愚蠢了……但是……

当在 Keras 中的初始 Embedding 层(例如 Keras LSTM-IMDB tutorial code )之后使用 LSTM 时，Embedding 层如何知道存在时间维度？换句话说，嵌入层如何知道训练数据集中每个序列的长度？嵌入层如何知道我正在对句子而不是单个单词进行训练？它只是在训练过程中进行推断吗？

Answer 1

嵌入层通常是模型的第一层或第二层。如果它是第一个(通常当您使用 Sequential API 时) - 那么您需要指定其输入形状，即 (seq_len,) 或 (None,)。如果是第二层(通常当您使用Functional API 时)，则需要指定第一层，即Input 层。对于该层 - 您还需要指定形状。在形状为(None,)的情况下，输入形状是根据输入模型的一批数据的大小推断出来的。