如何在tf.keras中合并顺序得到“应该在至少2个输入的列表上调用`Concatenate`层”

问题描述

我正在尝试合并tf.keras。等价的是什么。

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Concatenate()([sentrnn,qrnn]))

获取以下异常 应该在至少2个输入的列表上调用Concatenate层

尝试转换我在其中一个网站上找到的代码

model.add(Merge([sentrnn,qrnn],mode='concat'))
model.add(Merge([sentrnn,mode='sum'))


sentrnn = Sequential()
sentrnn.add(Embedding(vocab_size,EMBED_HIDDEN_SIZE,mask_zero=True))
sentrnn.add(RNN(SENT_HIDDEN_SIZE,return_sequences=False))
sentrnn.add(Embedding(vocab_size,input_length=story_maxlen,mask_zero=True))
sentrnn.add(Dropout(0.3))

qrnn = Sequential()
qrnn.add(Embedding(vocab_size,EMBED_HIDDEN_SIZE))
qrnn.add(RNN(QUERY_HIDDEN_SIZE,return_sequences=False))
qrnn.add(Embedding(vocab_size,input_length=query_maxlen))
qrnn.add(Dropout(0.3))
qrnn.add(RNN(EMBED_HIDDEN_SIZE,return_sequences=False))
qrnn.add(RepeatVector(story_maxlen))

model = Sequential()
model.add(Merge([sentrnn,mode='sum'))
model.add(RNN(EMBED_HIDDEN_SIZE,return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(vocab_size,activation='softmax'))

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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