如何处理Keras层的重复输入？

Question

我有一个Keras模型，它有两个输入层。

(20,300).

• five

1. 是shape
2. 的推特，其他的是shape (5,20,300)。但是，对于所有的培训示例，此输入都是相同的。

换句话说，对于每个培训步骤，将有一个不同的tweet (第一个输入)和相同的五个tweet(第二个输入)。我的第二个具有(5,20,300)形状的输入非常大，可以重复num_samples多次，然后用作Keras模型的输入层。我需要一种方法，使第二个输入使用在keras模型，但没有重复的num_samples时间。

有办法处理这种类型的输入吗？

Answer 1

使用常量输入创建一个张量：

fixed_tweets = keras.backend.constant(the_tweets_as_numpy)

使用常规输入和tensor输入：

input1 = Input((20,300))
input2 = Input(tensor=fixed_tweets)

玩得开心点！！

您可能需要自定义层来处理input1 (any)和input2 (5)的批处理大小之间的差异。