带有自定义 RNN 单元的 keras 双向层

【问题标题】：keras bidirectional layer with custom RNN Cell带有自定义 RNN 单元的 keras 双向层
【发布时间】：2017-12-23 23:36:15
【问题描述】：

以下型号

lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(embedding)
tensor_lstm_cell = TensorLSTMCell(hidden_size=lstm_size, num_units=4)
lstm_model.add(Bidirectional(RNN(tensor_lstm_cell, return_sequences=True)))

抛出以下错误： ValueError: Unknown layer: TensorLSTMCell，好像是从config双向加载而来。我想知道如何使用 model.add 功能将自定义 rnn 层添加到双向包装器

【问题讨论】：

标签： keras

【解决方案1】：

您可以使用CustomObjectScope 包装Bidirectional 行，以便它可以识别您的自定义对象TensorLSTMCell。例如，

from keras.utils.generic_utils import CustomObjectScope

class DummyLSTMCell(LSTMCell):
    pass

embedding = Embedding(10000, 32, input_shape=(None,))

lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(embedding)
lstm_cell = DummyLSTMCell(32)
with CustomObjectScope({'DummyLSTMCell': DummyLSTMCell}):
    lstm_model.add(Bidirectional(RNN(lstm_cell, return_sequences=True)))

【讨论】：

酷！这会在保存/加载模型时解决“pickle”或“serialize”问题吗？
我认为酸洗是一个不同的问题。 Keras 模型包含无法腌制的对象。在这里使用 CustomObjectScope 可能无济于事。