问题描述
错误看起来像这样，
InvalidArgumentError：indices[14,1] = -34 不在 [0,6505) [[节点模型_12/embedding_16/embedding_lookup（定义在：3）]] [操作：__inference_train_function_14552] 错误可能源自输入操作。 连接到节点 model_12/embedding_16/embedding_lookup 的输入源操作： 模型_12/embedding_16/embedding_lookup/13394 函数调用栈： train_function
代码：
input_tensor = Input(shape=(train_X_ann.shape[1],))
x = layers.Embedding(6505,300,input_length=max_length,weights=[embedding_matrix],trainable=False)(input_tensor)
y = layers.Flatten()(x)
y1 = layers.Dense(units=units,kernel_initializer=kernel_initializer)(y)
y = layers.Batchnormalization()(y1)
y = layers.Activation(activation)(y)
y = layers.Dropout(rate=drop_rate1)(y)```
Shape of the embedding matrix is (6505,300)
Shape of_train_x_ann (64687,3594)
And it looks something like this
[Snapshot of my training data which includes features too][1]
[1]: https://i.stack.imgur.com/1KeQM.png
解决方法
错误来自这样一个事实，即您的输入（很可能是您所谓的 train_X_ann）必须是一个整数张量，其值在 0 到 6504 之间，对应于您想要的标记的索引嵌入（因为您为嵌入层指定了 input_dim=6505）。查看错误，似乎其中之一是-34，不属于预期范围。
我不知道您是如何获得输入张量的，但请确保您将标记正确映射到它们各自的索引。这种情况下的负面输入没有意义。