如何处理Keras图层的重复输入？

Question

我有一个Keras模型，其中有两个输入层。

1. 形状为(20,300)的推文。
2. 其他五个形状为(5,20,300)的推文。但是，对于所有训练示例，此输入都是相同的。

换句话说，对于每个训练步骤，将有不同的推文（第一个输入）和相同的五个推文（第二个输入）。我的第二个输入的形状为(5,20,300)，非常大，可以重复num_samples次，然后用作Keras模型的输入层。我需要一种方法来使第二个输入在keras模型中使用，但不要重复num_samples次。

有没有办法处理这种类型的输入？

Answer 1

使用该常数输入创建张量：

fixed_tweets = keras.backend.constant(the_tweets_as_numpy)

使用常规输入和tensor输入：

input1 = Input((20,300))
input2 = Input(tensor=fixed_tweets)

去玩吧！

您可能需要自定义图层来处理input1（任意）和input2（5）的批处理大小之间的差异。