我想使用 keras 功能 api 将一个 tanh 层添加到嵌入层:
x=layers.Embedding(vocab_size, 8, input_length=max_length)(input)
output=keras.activations.tanh(x)
model = Model(inputs=input, outputs=output)
model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
model.fit(data, labels)
但是系统告诉我我必须使用keras层，而不是张量。我搜索了很多keras教程。解决这个问题只有一种方法:
model.add(Activation('tanh'))
但它是我不想使用的顺序模型。有没有一些方法可以使用函数式 api 来解决这个问题？
最佳答案
使用函数式 API，它几乎与顺序模型相同:
output = Activation('tanh')(x)
关于python - 如何将 tanh 添加到 keras 中的一个嵌入层，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53807153/