编码器为每个输入 Keras seq2seq 返回相同的状态答案

【问题标题】：Encoder returning same states for every input Keras seq2seq编码器为每个输入 Keras seq2seq 返回相同的状态
【发布时间】：2018-11-13 11:30:32
【问题描述】：

我在 Keras 中使用 Encoder Decoder seq2seq 架构，我正在传递一个单热的形状数组（num_samples、max_sentence_length、max_words）进行训练，并使用教师强制。

#Encoder
latent_dim = 256
encoder_inputs = Input(shape=(None, max_words))
encoder = LSTM(latent_dim, return_state = True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs)
encoder_states = [state_h, state_c]
#Decoder
decoder_inputs = Input(shape=(None, max_words))
decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_state = True, return_sequences = 
True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state= 
encoder_states)
decoder_dense = Dense(max_words, activation = 'softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

对于推理模型：

# Inference model
encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states)

decoder_state_input_h = Input(shape=(latent_dim,))
decoder_state_input_c = Input(shape=(latent_dim,))
decoder_states_inputs = [decoder_state_input_h, decoder_state_input_c]
decoder_outputs, state_h, state_c = decoder_lstm(
    decoder_inputs, initial_state=decoder_states_inputs)
decoder_states = [state_h, state_c]
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
decoder_model = Model(
    [decoder_inputs] + decoder_states_inputs,
    [decoder_outputs] + decoder_states)

我尝试打印出 encoder_model 状态，但它总是为任何输入返回相同的状态。任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： machine-learning keras chatbot seq2seq encoder-decoder

【解决方案1】：

这几乎只是来自 Keras 的例子，对吗？

https://blog.keras.io/a-ten-minute-introduction-to-sequence-to-sequence-learning-in-keras.html

你训练过模型吗？您发布的所有内容都与 Keras 文档中的内容相同，因此我认为这不是问题。

这是一个有效的示例，它也基于 Keras 文档，看起来与您所拥有的非常相似。也许尝试通过这个来看看你的不同之处？

https://github.com/JEddy92/TimeSeries_Seq2Seq/blob/master/notebooks/TS_Seq2Seq_Intro.ipynb

【讨论】：