keras嵌入层构建 我是安得烈NG教授的序列模型班。这里我们正在构建嵌入层，如下所示 # Define Keras embedding layer with the correct output/input sizes, make it non-trainable. Use Embedding(...). Make sure to set trainable=False. embedding_layer = Embedding(vocab_len, emb_dim, trainable = False) # Build the embedding layer, it is required before setting the weights of the embedding layer. Do not modify the "None". embedding_layer.build((None,))
我很难理解构建方法。下面的函数正在添加什么。我找不到构建API。有关此API的参考资料将非常有用 构建嵌入层，需要在设置嵌入层权重之前进行。不要修改“无” 嵌入_layer.build（（无，））keras嵌入层构建 我是安得烈NG教授的序列模型班。这里我们正在构建嵌入层，如下所示 # Define Keras embedding layer with the correct output/input sizes, make it non-trainable. Use Embedding(...). Make sure to set trainable=False. embedding_layer = Embedding(vocab_len, emb_dim, trainable = False) # Build the embedding layer, it is required before setting the weights of the embedding layer. Do not modify the "None". embedding_layer.build((None,)),keras,time-series,Keras,Time Series,我很难理解构建方法。下面的函数正在添加什么。我找不到构建API。有关此API的参考资料将非常有用 构建嵌入层，需要在设置嵌入层权重之前进行。不要修改“无” 嵌入_layer.build（（无，）） 谢谢通常，不需要自己在层上调用build（） 只有当您在所描述的层上写入时，您才会关心它。 在那里，build是必需的方法之一。您可以使用它来定义层的权重。在最终模型上调用model.compile（）时，这将在内部调用每个层的build（）方法，并将上一层的输出形状传递给它 因此，在设置嵌入层的权重
谢谢通常，不需要自己在层上调用
build（）buildmodel.compile（）build（）实际上是正确的：为了设置权重，层需要知道调用build（）
将告诉它的正确形状。但是，这并不意味着您必须自己调用build（）
。还可以在编译模型后设置权重
因此，总之，除非您的代码做了任何花哨的事情（我不知道，因为您没有进一步发布任何东西），否则对build
的调用是过时的