嘗試創建一個簡單的 keras 模型，其中模型的輸出是輸入乘以密集層元素。
inputs = tf.keras.Input(shape=256)
weightLayer = tf.keras.layers.Dense(256)
multipled = tf.keras.layers.Dot(axes=1)([inputs,weightLayer])
model = tf.keras.Model(inputs, multipled)
但是，這給了我“Nonetype object is not subscriptable”錯誤。我假設這是因為 Dot 圖層的輸入形狀面臨問題？我該如何解決這個問題？
uj5u.com熱心網友回復：
該Dense層必須接收某種輸入：
import tensorflow as tf
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=256)
weightLayer = tf.keras.layers.Dense(256)
multipled = tf.keras.layers.Dot(axes=1)([inputs, weightLayer(inputs)])
model = tf.keras.Model(inputs, multipled)
否則，只需定義一個權重矩陣并將其與您的輸入元素相乘。例如，通過使用自定義層：
import tensorflow as tf
class WeightedLayer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, num_outputs):
super(WeightedLayer, self).__init__()
self.num_outputs = num_outputs
self.dot_layer = tf.keras.layers.Dot(axes=1)
def build(self, input_shape):
self.kernel = self.add_weight("kernel",
shape=[int(input_shape[-1]),
self.num_outputs])
def call(self, inputs):
return self.dot_layer([inputs, self.kernel])
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=256)
weighted_layer = WeightedLayer(256)
multipled = weighted_layer(inputs)
model = tf.keras.Model(inputs, multipled)
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