python - 在 seq2seq 模型中添加更多层

Question

在 fchollet 给出的示例seq2seq代码中，如何向编码器和解码器添加更多的 LSTM 层？我在形状上遇到了一些麻烦，总的来说有点困惑。谢谢。

Answer 1

Keras 的函数式 api 让您可以调用层。这使您可以通过调用将另一个层链接到现有层的输出之上。例如这里：

encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens))
encoder = LSTM(latent_dim, return_sequences=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = LSTM(latent_dim, return_state=True)(encoder(encoder_inputs))