掩盖层导致错误InvalidArgumentError：不兼容的形状：[128,0]与[Keras中的[128,6]]

Question

我的模特如下。

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=wordEmbeddings.shape[0]+2, output_dim=wordEmbeddings.shape[1], input_length=n_in,  trainable=False))       
model.add(Masking(mask_value=0.))
model.add(Bidirectional(LSTM(200, return_sequences=True, recurrent_dropout=0.5, dropout=0.5, name='bilstm1')))
model.add(TimeDistributed(Dense(100, activation="relu")))
crf = CRF(n_out,sparse_target=True)
model.add(crf)

型号摘要

当我使用不带遮罩层的模型时，此模型可以正常工作。但是损失是负面的。因此，作为一种解决方案，我尝试添加遮罩，然后出现此错误，说

Blockquote

Answer 1

根据您的描述，第一件事是您应该使用input_dim = wordEmbeddings.shape [0] +1而不是+2，在文档中说您应该使用max_index + 2，但是max_index = shape [0]-1，因此您应该使用+1而不是+2。然后，您只需将所有0传递给wordEmbeddings权重的第一行，然后将经过预训练的嵌入传递给其余的权重。