Keras嵌入是指在深度学习框架Keras中使用嵌入层(Embedding Layer)来将离散的输入数据映射为连续的向量表示。嵌入层可以将高维的离散特征转化为低维的稠密向量,从而更好地表示特征之间的关系。
嵌入层的索引[15,138]=12635不在[0,12635]中的意思是,索引为12635的嵌入向量超出了预定义的范围。在Keras中,嵌入层的输入是一个正整数的序列,每个整数代表一个离散的特征。索引值表示特征的唯一标识,范围通常是从0到特征总数减1。在这个例子中,索引为12635的特征超出了预期的范围。
为了解决这个问题,可以检查数据集中的特征总数是否正确,并确保索引值在合理的范围内。如果数据集中的特征总数小于12635,那么可能是数据集中存在错误的索引。如果特征总数大于12635,那么可能是代码中的索引值写错了。
关于Keras嵌入的更多信息,你可以参考腾讯云的产品文档:Keras嵌入。
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