Keras模型总结的意义

【问题标题】：Meaning of Keras model summaryKeras模型总结的意义
【发布时间】：2018-04-14 10:48:42
【问题描述】：

我正在尝试构建机器翻译模型。

    model = Sequential()
    model.add(Embedding(english_vocab_size,512, input_length = 15))
    model.add(LSTM(512))
    model.add(RepeatVector(output_sequence_length))
    model.add(LSTM(512,return_sequences=True))
    model.add(TimeDistributed(Dense(french_vocab_size, activation='sigmoid')))
    print (model.summary())

当我打印模型摘要时，我得到这个：

我不明白这一点。为什么要打印 10 层，而我在代码中只设置了 5 层？

感谢您的任何建议。

【问题讨论】：

标签： python deep-learning keras recurrent-neural-network

【解决方案1】：

它不是打印 10 层，而是打印两次。 model.summary() 已将摘要打印到终端，因此无需在其上调用 print()。

【讨论】：

我确实删除了 model.summary() 上的 print()。它仍在打印两次。
@AbhijitGhate 那么也许您正在运行该代码两次，请在问题中包含您的完整源代码。
是的，它正在执行两次。我会尝试附上源代码。
@AbhijitGhate 那么这就是它被打印两次的原因。没有问题。
上述架构在embedding_38 层给了我一个错误，说输入形状错误。如果它执行两次，它也应该在embedding_37 处给我错误。不是吗？