python - keras LSTM 应该在没有 input_shape 参数的情况下工作吗？

Question

我使用 LSTM 进行假新闻检测，并向我的模型添加了嵌入层。

无需在 LSTM 函数中添加任何 input_shape 即可正常工作，但我认为 input_shape 参数是强制性的。有人可以帮我解释为什么即使没有定义 input_shape 也没有错误吗？是因为嵌入层隐式定义了input_shape吗？

代码如下:

model=Sequential()
embedding_layer = Embedding(total_words, embedding_dim, weights=[embedding_matrix], input_length=max_length)
model.add(embedding_layer)
model.add(LSTM(64,))
model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))
opt = SGD(learning_rate=0.01,decay=1e-6)
model.compile(loss = "binary_crossentropy", optimizer = opt,metrics=['accuracy'])
model.fit(data,train['label'], epochs=30, verbose=1)

Answer 1

您只需向 Embedding 层提供 input_length 即可。此外，如果您使用sequential模型，则不需要提供输入层。避免输入层本质上意味着只有在传递真实数据时才会创建模型权重，就像在 model.fit(*) 中所做的那样。如果您想在提供真实数据之前查看模型的权重，则必须在 Embedding 层之前定义一个输入层，如下所示:

embedding_input = tf.keras.layers.Input(shape=(max_length,))

是的，正如您所提到的，当您提供真实数据时，您的模型会隐式推断 input_shape。您的 LSTM 层不需要 input_shape，因为它也是根据 Embedding 层的输出派生的。如果 LSTM 层是模型的第一层，那么为了清楚起见，最好指定一个 input_shape。例如:

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.LSTM(32, input_shape=(10, 5)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1))

其中 10 表示时间步数，5 表示特征数。在您的示例中，LSTM 层的输入具有 shape(max_length, embedding_dim)。同样在这里，如果您没有指定 input_shape，您的模型将根据您的输入数据推断形状。 有关更多信息，请查看 Keras documentation .