3D张量输入到keras或tensorflow中的嵌入层？

Question

我想建立一个网络，将句子作为输入来预测情绪。所以我的输入看起来像（样本数 x 句子数 x 单词数）。然后我想在嵌入层中输入它来学习单词向量，然后将其相加得到句子向量。这种类型的架构在 keras 中是否可行？还是张量流？从文档中，Keras 的嵌入层只接受输入（nb_samples，sequence_length）。有什么办法可以解决吗？

Answer 1

我猜这个类可以解析 Keras：

class AnyShapeEmbedding(Embedding):
    '''
    This Embedding works with inputs of any number of dimensions.
    This can be accomplished by simply changing the output shape computation.
    '''
    #@overrides
    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return input_shape + (self.output_dim,)