我正在尝试在Keras中制作一个Embedding层。
我的输入大小为3d：(batch,8,6)，并且我想为最后一个尺寸嵌入。
因此，嵌入方式应为(batch*8,6)-> embedding output
但是我不想在所有学习步骤中都保留此batchsize，只是为了嵌入层。
我认为解决方案之一是分离8个输入并将嵌入应用于每个输入。
但是，这个嵌入层与一个大的嵌入层并不相同。
有没有可能的解决方案？谢谢！
如何在Keras中嵌入3D输入？
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问答
woai0108 回答：如何在Keras中嵌入3D输入？
解决方案非常简单：
input_shape = (8,6)
并通过嵌入。您将得到您想要的。
完整的工作示例：
from keras.layers import *
from keras.models import *
ins = Input((8,6))
out = Embedding(10,15)(ins)
model = Model(ins,out)
model.summary()
其中10是字典大小（单词或类似词的数量），而15是嵌入大小（结果尺寸）。
结果摘要：
Model: "model_1"
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Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
input_1 (InputLayer) (None,8,6) 0
_________________________________________________________________
embedding_1 (Embedding) (None,6,15) 150
=================================================================
Total params: 150
Trainable params: 150
Non-trainable params: 0
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