如何在Keras中聲明多個輸入LSTM模型？

我宣佈LSTM的Keras'代碼。但我注意到Container類已經在最新版本中被刪除。 https://keras.io/layers/containers/如何在Keras中聲明多個輸入LSTM模型？

如何以最新格式聲明LSTM的多個輸入？我想連接LSTM輸入的所有輸入。

雖然我注意到了一個類似的帖子，但我想要做的是模型的聲明。 How to work with multiple inputs for LSTM in Keras?

keras 1.2.2
的Python 3.5.2（阿納康達4.1.1，64位）

```

g = Graph() 
g.add_input(
    name='i1', 
    input_shape=(None, i1_size) 
) 
g.add_input(
    name='i2', 
    input_shape=(None, i2_size) 
) 
g.add_node(
    LSTM(
     n_hidden, 
     return_sequences=True, 
     activation='tanh' 
    ), 
    name='h1', 
    inputs=[ 
     'i1', 
     'i2' 
    ] 
)

```

哦，我可以像下面那樣將input_shape設置爲（i1_size + i2_size）嗎？

model = Sequential() 
model.add(LSTM(n_hidden, input_shape=(None, i1_size+i2_size), activation='tanh', return_sequences=True))

來源

2017-03-09 jef

你問：

哦，我可以只設置input_shape爲（i1_size + i2_size）象下面這樣？
model = Sequential() 
model.add(LSTM(n_hidden, input_shape=(None, i1_size+i2_size), activation='tanh', return_sequences=True)) 

是，傑夫。請記住，您的無（in，i1_size + i2_size）是RNN時間步數/輸入長度的數量，當您可以跳過定義它時有一些注意事項。有關詳細信息，請參閱input_length的說明，地址爲https://keras.io/layers/recurrent/。

而僅僅供參考input_shape=(None, i1_size+i2_size)也可以寫爲input_dim=i1_size+i2_size（假設您不包括input_length）。

來源

2017-03-09 05:53:16

如何在Keras中聲明多個輸入LSTM模型？

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