Keras Dot轴问题

Question

我正在尝试使用Keras Dot，并有以下错误。你能解释一下我做错了什么吗？

x1 = Input(shape=(2,4))
x2 = Input(shape=(4,))
y1 = dot([x1,x2], axes = (2,1))
modelA = Model(inputs=[x1, x2], outputs=y1)

a1 = np.arange(16).reshape(2,2,4)
a2 = np.array( [1,2,3,4] )

modelA.predict([a1,a2])

---->
ValueError: Error when checking : expected input_40 to have shape (None, 4) but 
got array with shape (4, 1)

Answer 1

我对凯拉斯也很陌生。下面是我在玩Dot操作后得出的结论。

首先，输入层的shape参数不包括批量大小。在您的代码中，x2 = Input(shape=(4,))，所以x2期望输入数据为(None，4)，(None指批处理大小)，但是a2是np.array([1,2,3,4])，形状是(1，4)，因此出现了错误消息。要消除错误，需要将batch_size维度添加到a2中。

但是还有另一个问题，根据Dot的文档，我认为x1和x2应该具有相同的批处理大小：

如果应用于形状的两个张量a和b的列表(batch_size，n)，输出将是形状张量(batch_size，1)，其中每个条目i将是ai和bi之间的点积。

因此，我手动匹配a1和a2的批处理大小，而a1的批处理大小为2，因此a2需要为np.array([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])。

现在你可以得到你渴望的结果：

[[ 20. 60.] [100. 140.]]

对于像我这样的初学者来说，还有几个词，x1的形状是(batch_size，2，4)，x2的形状是(batch_size，4)，它们似乎不兼容。现在是“轴”参数起作用的时候了。在OP的代码中，axes=(2,1)的意思是点x1的第三轴(0-索引，它是长度为4的轴)，和x2的第二轴(也是长度为4)。所以会是0,1,2,3dot1,2,3,4=20，4,5,6,7dot1,2,3,4=60 .