嵌入层 Embedding
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2023-12-01
Embedding层
keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_length=None)
嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量，如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]]
Embedding层只能作为模型的第一层
参数
input_dim：大或等于0的整数，字典长度，即输入数据最大下标+1
output_dim：大于0的整数，代表全连接嵌入的维度
embeddings_initializer: 嵌入矩阵的初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。参考initializers
embeddings_regularizer: 嵌入矩阵的正则项，为Regularizer对象
embeddings_constraint: 嵌入矩阵的约束项，为Constraints对象
mask_zero：布尔值，确定是否将输入中的‘0’看作是应该被忽略的‘填充’（padding）值，该参数在使用递归层处理变长输入时有用。设置为
True的话，模型中后续的层必须都支持masking，否则会抛出异常。如果该值为True，则下标0在字典中不可用，input_dim应设置为|vocabulary| + 1。input_length：当输入序列的长度固定时，该值为其长度。如果要在该层后接
Flatten层，然后接Dense层，则必须指定该参数，否则Dense层的输出维度无法自动推断。
输入shape
形如（samples，sequence_length）的2D张量
输出shape
形如(samples, sequence_length, output_dim)的3D张量
例子
model = Sequential()
model.add(Embedding(1000, 64, input_length=10))
# the model will take as input an integer matrix of size (batch, input_length).
# the largest integer (i.e. word index) in the input should be no larger than 999 (vocabulary size).
# now model.output_shape == (None, 10, 64), where None is the batch dimension.
input_array = np.random.randint(1000, size=(32, 10))
model.compile('rmsprop', 'mse')
output_array = model.predict(input_array)
assert output_array.shape == (32, 10, 64)