序列标记

时间:2018-07-03 17:31:01

标签: sequence lstm tagging

    model = Sequential()
    model.add(Embedding(n_words,output_dim=50, 
    input_length=max_len,weights=[embedding_matrix],trainable=False))
    #model.add(TimeDistributed(Dense(1)))
    model.add(LSTM(128,input_shape=X_tr[1:],return_sequences=True))
    #model.add(Flatten())
    model.add(TimeDistributed(Dense(3)))
    model.add(Reshape((-1,4821,3)))
    print model.output_shape
    model.add(Activation('softmax'))
    #model.add(Dense(3,activation='softmax'))

    print model.summary()
    #rms = RMSprop()
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer="adam")

在添加“重塑”层之前,错误为: ValueError:检查目标时出错:预期activation_1具有3个维度,但数组的形状为(4821,3)

添加后,错误为: ValueError:新数组的总大小必须保持不变

请帮帮我。

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