TensorFlow2.0 Keras embedding 无法用预训练向量赋初始值
先对模型里的embedding进行 build(input_shape=(None,)),再利用set_weights 函数进行赋值。注意赋值时，embedding_value 要放在list中。
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用glove训练了一版词向量，想将其作为初始值赋到 Keras Embedding 中，但尝试了各种方法，一直报错：
self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
ValueError: You called set_weights(weights) on layer "embedding_1" with a weight list of length 1, but the layer was expecting 0 weights. Provided weights: [array([[-0.01543641, 0.00745765, 0.0926055 ,……
解决方法:
先对模型里的embedding进行 build(input_shape=(None,)),再利用set_weights 函数进行赋值
注意赋值时，embedding_value 要放在list中
encoder.embedding.build(input_shape=(None,))
encoder.embedding.set_weights([input_emb])
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