Keras 函数式 API 嵌入层 - Python

在深度学习中，嵌入层是一个常用的层类型，用于将离散数据转换为连续向量，例如将单词转换为向量表示。

Keras 函数式 API 提供了一种方便的方法来添加嵌入层，以下是一个简单的例子：

from keras.layers import Embedding
from keras.models import Sequential, Model

# 单词表大小为 100，每个单词嵌入向量的维度为 32
embedding_dim = 32
input_dim = 100

# 创建一个嵌入层
embedding_layer = Embedding(input_dim=input_dim,
                            output_dim=embedding_dim)

# 使用嵌入层将输入序列嵌入向量
input_sequence = Input(shape=(None,))
embedded_sequence = embedding_layer(input_sequence)

# 定义一个模型
model = Model(inputs=input_sequence, outputs=embedded_sequence)

在上面的例子中，我们创建了一个嵌入层，指定单词表大小和每个单词嵌入向量的维度。然后我们使用嵌入层将输入序列嵌入向量，最后定义了一个包含嵌入层的模型。

嵌入层的输入是一个整数序列，输出是一个浮点数张量，每个整数都被嵌入为指定维度的向量。

在实际应用中，我们可以将嵌入层与其他层组合使用，例如卷积层和循环神经网络，来构建更复杂的模型用于文本分类和语音识别等任务。

以上是 Keras 函数式 API 嵌入层的简单介绍，希望对你有所帮助。