Как расширить тусклые слои моего слоя Keras и избегать использования слоя Lambda

Question

Я использую tenorflow.js и пытаюсь преобразовать мою модель keras в модель tf.js.Однако он не поддерживает лямбда-слой, который я пытаюсь использовать для преобразования тензорного слоя (я использую expand_dims) в моей модели (если его не использовать, модель не будет создана правильно, вы знаете причину).Поэтому мне интересно, можно ли как-нибудь избежать использования лямбда-слоя и увеличить яркость слоя embedding_layer.

# input layer
input_x = Input(shape=(sequence_length, ), dtype='int32')

# embedding layer
embedding_layer = Embedding(vocab_size,
                            embedding_size,
                            embeddings_initializer=random_uniform(minval=-1.0, maxval=1.0))(input_x)
embedded_sequences = Lambda(lambda x: expand_dims(x, -1))(embedding_layer)

Буду признателен, если вы поможете мне, спасибо!

Answer 1

Я решил это сам.Просто используйте reshape.

from keras.backend import int_shape
        ......
        embedded_sequences = Reshape((int_shape(embedding_layer)[1], int_shape(embedding_layer)[2], 1))(embedding_layer)
        ......

Вы можете расширить dim, не используя expand_dims и Lambda layer.