如何在Keras中聲明多個輸入LSTM模型？

Question

我有一個聲明LSTM的Keras代碼。 但是我注意到最新版本中已經刪除了Container類。 https://keras.io/layers/containers/

如何以最新格式聲明LSTM的多個輸入？ 我想連接LSTM輸入的所有輸入。

雖然我注意到了類似的帖子，但我想要做的是聲明模型。 如何在Keras中使用LSTM的多個輸入？

• keras 1.2.2
• Python 3.5.2（Anaconda 4.1.1,64bit）

```

g = Graph()
g.add_input(
    name='i1',
    input_shape=(None, i1_size)
)
g.add_input(
    name='i2',
    input_shape=(None, i2_size)
)
g.add_node(
    LSTM(
        n_hidden,
        return_sequences=True,
        activation='tanh'
    ),
    name='h1',
    inputs=[
        'i1',
        'i2'
    ]
)

```

哦，我可以將input_shape設置為（i1_size + i2_size），如下所示嗎？

model = Sequential()
model.add(LSTM(n_hidden, input_shape=(None, i1_size+i2_size), activation='tanh', return_sequences=True))

Answer 1

您詢問：

哦，我可以將input_shape設置為（i1_size + i2_size），如下所示嗎？

 model = Sequential() model.add(LSTM(n_hidden, input_shape=(None, i1_size+i2_size), activation='tanh', return_sequences=True)) 

是的，傑夫。 請記住，你的無（無，i1_size + i2_size）是RNN時間步數/ input_length的數量，當你可以跳過定義它時有一些警告。 有關詳細信息，請參閱https://keras.io/layers/recurrent/上的 input_length說明。

只有FYI input_shape=(None, i1_size+i2_size)也可以寫成input_dim=i1_size+i2_size （假設你不包含input_length ）。