Keras 如何将遮罩值输入到卷积1D层

我需要将可变长度的序列输入到我的模型中

我的模型是

embedded+LSTM+Conv1d+Maxpooling+softmax

当我在

Embedding

中设置

mask\u zero=True

时，我无法在

Conv1d

处编译

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如何在

Conv1d

中输入掩码值，或者是否有其他解决方案？

Conv1d层目前不支持掩码。这是一份关于keras回购协议的报告

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根据任务的不同，您可能可以像嵌入序列中的其他值一样嵌入

mask\u值
，并应用全局池（正如您现在所做的那样）。
掩蔽层要求每个下游层都支持掩蔽，而
Conv1D
层则不是这样。幸运的是，还有另一种应用掩蔽的方法，即使用函数API：

inputs=输入（…）
mask=Masking（）.compute_mask（inputs）#如果LSTM在卷积层和maxpooling层之后，它会编译吗？@convolutionBoy如果LSTM在Conv之后，它仍然失败，我在github中发现了这个问题，除了RNN和Timedistributed层，其他都不能支持maskThanks来回答。在您的解决方案中，我删除mask_value=True，并给padding一个嵌入向量，当maxpooling之后，padding timestep将在训练期间逐渐被忽略。你是那个意思吗？或者github问题中的解决方案，我插入一个张量[1,1,1,0,0]，其中0表示pad，我将这个张量与conv输出混合，然后输入到maxpooling层？你认为这个解决方案怎么样我不清楚它是如何工作的。你能提供代码示例吗？谢谢。如果我理解正确，如果数据类型是整数（例如，如果输入是要嵌入的单词或字符），则此解决方案有效。是否有一种方法可以处理浮点数据（例如，如果输入是某些物理数据的某个数据系列？），其中嵌入不合适？如果您尝试了，但无法处理浮点数据，那么最后一种方法是编写您自己的自定义层：为您的CustomLayer（keras.layers.Layer）分类：。。。def调用（自身、输入、掩码）：。。。