python - 使用 Keras 中的 Lambda 函数拆分 LSTM 输出

Question

我正在使用带有 tensorflow 后端的 Keras。我在 Keras 中使用功能层。我想要实现的是我在某个层具有以下架构。

(20,200)的张量----> LSTM---->分成两个大小各为(20,100)的张量

然后使用这两个张量作为进一步网络的两个分支。 (我们可以认为这与合并操作相反)

据我了解，目前实现这一目标的唯一方法是使用 Lambda 层，因为 Keras 中没有“拆分”功能。

然而，查看 Lambda 函数的文档，似乎只有当我们使用 Keras 时，output_shape 功能才相关。

任何人都可以就如何实现这一目标提供任何建议吗？这是我想要实现的粗略伪代码。

#Other code before this 
lstm_1st_layer = LSTM(nos_hidden_neurons, return_sequences=True)(lstm_0th_layer)
#this layer outputs a tensor of size(20,200)
#Split it into two tensors of size (20,100) each (call them left and right)
left_lstm = LSTM(200, return_sequences=True)(left)
right_lstm = LSTM(200, return_sequences=True)(right)
#Other code after this 

Answer 1

在你的地方，我会简单地使用两个 LSTM 层，单元数量减半。

然后你就可以准备两个输出了:

left = LSTM(half_nos_hidden_neurons,.....)(lstm_0th_layer)   
right = LSTM(half_nos_hidden_neurons,.....)(lstm_0th_layer)

效果是一样的。