如何将Keras顺序API转换为功能性API

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我是nlp的新手，并尝试从该站点学习跳过语法：

https://towardsdatascience.com/understanding-feature-engineering-part-4-deep-learning-methods-for-text-data-96c44370bbfa

我正在尝试实现skip gram，我遇到的问题是下面的代码是keras的顺序API，它不支持合并（稍后在代码中显示如下）

word_model.add(Embedding(vocab_size, embed_size,
                         embeddings_initializer="glorot_uniform",
                         input_length=1))
word_model.add(Reshape((embed_size, )))

所以我试图将其转换为功能性api

word_model = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embed_size,
                         embeddings_initializer="glorot_uniform",
                         input_length=1)

word_model = Reshape(target_shape= (embed_size,))(word_model)

但是我得到以下错误意外地找到了类型的实例<class 'keras.layers.embeddings.Embedding'>。预期为符号张量实例。

我试过重塑层和背景，但仍然无法正常工作。

请提出如何转换或使其工作的建议。

提前致谢。

from keras.layers import Merge
from keras.layers.core import Dense, Reshape
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.models import Sequential

# build skip-gram architecture
word_model = Sequential()
word_model.add(Embedding(vocab_size, embed_size,
                         embeddings_initializer="glorot_uniform",
                         input_length=1))
word_model.add(Reshape((embed_size, )))

context_model = Sequential()
context_model.add(Embedding(vocab_size, embed_size,
                  embeddings_initializer="glorot_uniform",
                  input_length=1))
context_model.add(Reshape((embed_size,)))

model = Sequential()
model.add(Merge([word_model, context_model], mode="dot"))
model.add(Dense(1, kernel_initializer="glorot_uniform", activation="sigmoid"))
model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="rmsprop")

# view model summary
print(model.summary())

# visualize model structure
from IPython.display import SVG
from keras.utils.vis_utils import model_to_dot

SVG(model_to_dot(model, show_shapes=True, show_layer_names=False, 
                 rankdir='TB').create(prog='dot', format='svg'))

安娜·克罗格（Anna Krogager）

您首先需要一个输入层，然后将其传递给嵌入层。以下是使用两个输入（一个用于目标单词，一个用于上下文单词）的示例：

target_input = keras.layers.Input(input_shape)
context_input = keras.layers.Input(input_shape)

target_emb = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embed_size,
                         embeddings_initializer="glorot_uniform",
                         input_length=1)(target_input)
target_emb = Reshape((embed_size,))(target_emb)

context_emb = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embed_size,
                         embeddings_initializer="glorot_uniform",
                         input_length=1)(context_input)
context_emb = Reshape((embed_size,))(target_emb)

# Add the remaining layers here...

model = keras.models.Model(inputs=[target_input, context_input], outputs=output)

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