问题描述
你好，我很难理解这一点，这是交易，我试图获得与给我项目的人相同的输出，但似乎我在做错了什么过程，这是给定的输出 The output i want to have 和我的输出：The output i have
这是我的代码的样子：
#the keras model/graph would look something like this:
from keras import layers,optimizers,Model
# embedding,embedding = layers.Embedding(Vt,vector_dim,input_length=1,name='embedding')
# entrée deux entier (couple de morceaux)
input_target = Input((1,),dtype='int32')
input_context = Input((1,dtype='int32')
print(input_target)
print(input_context)
target = embedding(input_target)
context = embedding(input_context)
#target = layers.Reshape((vector_dim,))(target)
#context = layers.Reshape((vector_dim,))(context)
print("----------")
print(target)
print(context)
dot_product = layers.dot([target,context],axes=1)
dot_product = Flatten()(dot_product)
print(dot_product)
#dot_product = layers.Reshape((1,))(dot_product)
#dot_product = layers.Reshape((vector_dim,))(dot_product)
output = Dense(1,activation='sigmoid',name="classif")(dot_product)
# # deFinition du modèle
Track2Vec = Model(inputs=[input_target,input_context],outputs=output)
Track2Vec.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=["accuracy"])
预先感谢您尝试找出我的工作中出了什么问题！
解决方法
问题出在 layer.dot 中，您需要执行点积以得到 (1,1) 而不是 (30,30)。
尝试为该层交换输入。
''' dot_product = layers.dot([上下文，目标]，轴=1) ''' 这应该有效。
,这是输出（我想抑制两个重塑层线）Output
,
试试这个：
dot_product = Dot(axes=1)([target,context])
你还应该导入：
from keras.layers.merge import Dot