0
Je suis en train de modifier le code d'exemple pour un réseau Siamois et ajouter une couche d'enrobage comme ceci:Impossible d'ajouter la couche Embedding à un réseau siamoise utilisant keras
data_dim = 16
timesteps = 8
nb_classes = 10
encoder = Sequential()
encoder.add(Embedding(data_dim, 4, input_length=timesteps))
encoder.add(LSTM(32))
model = Graph()
model.add_input(name='input_a', input_shape=(timesteps,))
model.add_input(name='input_b', input_shape=(timesteps,))
model.add_shared_node(encoder,
name='shared_encoder',
inputs=['input_a', 'input_b'],
merge_mode='concat')
model.add_node(Dense(64, activation='relu'), name='fc1', input='shared_encoder')
model.add_node(Dense(3, activation='softmax'), name='output', input='fc1',
create_output=True)
model.compile(optimizer='adam', loss={'output': 'categorical_crossentropy'})
qui suit la last example sur leur documentation très près . Malheureusement
Je continue à obtenir une erreur:
TypeError: DataType float32 for attr 'Tindices' not in list of allowed values: int32, int64
Quelqu'un peut-il aider?
Vous ne pouvez pas avoir de couche Dense après une incorporation, voir ici: https://github.com/fchollet/keras/issues/631 – y300