keras训练期间无效的参数错误

Question

在keras中的word2vec训练期间无效的参数错误尽管vocab的大小是index+1

请参见下面的网络体系结构摘要：

__________________________________________________________________________________________________图层（类型）输出形状参数＃连接到================================================== ===============================================input_11（InputLayer）（无，1）0__________________________________________________________________________________________________input_12（InputLayer）（无，1）0__________________________________________________________________________________________________embedding_11（嵌入）（无，1，300）1138500 input_11 [0] [0]__________________________________________________________________________________________________embedding_12（嵌入）（无，1，300）1138500 input_12 [0] [0]__________________________________________________________________________________________________dot_6（点）（无，1、1）0 embedding_11 [0] [0]embedding_12 [0] [0]__________________________________________________________________________________________________reshape_6（Reshape）（None，1）0 dot_6 [0] [0]__________________________________________________________________________________________________activation_5（激活）（无，1）0 reshape_6 [0] [0]================================================== ===============================================参数总计：2,277,000可训练的参数：2,277,000不可训练的参数：0

这是代码的一部分：

n_epochs=5
for epoch in range(n_epochs):
    loss=0.    
    for i ,doc in enumerate(X_train_tokens):
        data,labels=skipgrams(sequence=doc,vocabulary_size=vocab_size,window_size=4)
        x=[np.array(x) for x in zip(*data)]
        y=np.array(labels,dtype=np.int32)
        if x:
            loss +=model.train_on_batch(x,y)
    print('Epoch:',epoch,'\t loss:',loss)

出现以下错误

从内存中删除基础状态对象，否则它将保留活着，因为从追溯中可以引用状态由于InvalidArgumentError：indexs [7,0] = 3795不在[0，3795）

Answer 1

我通过此链接解决了问题InvalidArgumentError: indices[26,0] = 5001 is not in [0, 5001]

让我知道它对您是否有用。