我一直在遵循一个教程，该教程显示了如何制作word2vec模型。
本教程使用以下代码：
similarity = merge([target, context], mode='cos', dot_axes=0)（未提供其他信息，但我想这来自keras.layers）
现在，我已经对merge方法进行了一些研究，但是找不到很多。
据我了解，它已被许多功能（例如layers.Add(), layers.Concat()...）取代。
我应该使用什么？有一个.Dot()，它有一个axis参数（看起来是正确的），但没有mode参数。
在这种情况下我可以使用什么？
python大神给出的解决方案
Keras文档中有一些尚不清楚的事情，我认为了解这些至关重要：
对于Merge的keras文档中的每个函数，都有一个小写和一个大写的定义，即add()和Add()。
在Github上，farizrahman4u概述了差异：
Merge is a layer.
Merge takes layers as input
Merge is usually used with Sequential models
merge is a function.
merge takes tensors as input.
merge is a wrapper around Merge.
merge is used in Functional API
Using Merge:
left = Sequential()
left.add(...)
left.add(...)
right = Sequential()
right.add(...)
right.add(...)
model = Sequential()
model.add(Merge([left, right]))
model.add(...)
using merge:
a = Input((10,))
b = Dense(10)(a)
c = Dense(10)(a)
d = merge([b, c])
model = Model(a, d)
要回答您的问题，由于不建议使用Merge，因此我们必须为cosine similarity定义和构建一个层。通常，这将涉及使用小写的函数，将它们包装在Lambda中以创建可在模型中使用的图层。
我找到了解决方法here:
from keras import backend as K
def cosine_distance(vests):
x, y = vests
x = K.l2_normalize(x, axis=-1)
y = K.l2_normalize(y, axis=-1)
return -K.mean(x * y, axis=-1, keepdims=True)
def cos_dist_output_shape(shapes):
shape1, shape2 = shapes
return (shape1[0],1)
distance = Lambda(cosine_distance, output_shape=cos_dist_output_shape)([processed_a, processed_b]
根据您的数据，您可能需要删除L2规范化。关于该解决方案要注意的重要一点是，它是使用Keras函数api构建的，例如K.mean()-我认为在定义自定义层甚至损失函数时这是必要的。
希望我清楚，这是我的第一个SO答案！
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