大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了在 Keras 中使用 textVectorization 和 Embedding 层创建子模型抛出：'str' object has no attribute 'base_dtype' in Keras，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我正在使用文本和数字数据制作多输入 Tensorflow NLP 模型。为了创建这个，我计划制作两个子模型，一个用于文本，另一个用于数字数据，然后将它们的输出连接到我的主模型中。对于文本子模型，我一直在遵循 Keras 的文本矢量化和嵌入指南（https://www.tensorflow.org/tutorials/text/word_embeddings#configure_the_dataset_for_perfoRMANce 和 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/experimental/preprocessing/TextVectorization），并使用 TF-IDF 加权，为所有二元组建立索引。这是 TextVectorization 层的代码：
# Instantiate TextVectorization with "tf-IDf" output_mode
# (multi-hot with TF-IDF weighTing) and ngrams=2 (index all bigrams)
text_vectorizer = preprocessing.TextVectorization(output_mode="tf-IDf",ngrams=2)
# Index the bigrams and learn the TF-IDF weights via `adapt()`
text_vectorizer.adapt(df['tweet_punct'].dropna().to_numpy())
print('Size of vocabulary:',len(text_vectorizer.get_vocabulary()))
vocab_size = len(text_vectorizer.get_vocabulary())
当我尝试将矢量化层连接到嵌入层时出现错误。这是我一直在使用的以下脚本：
embedding_layer = Embedding(vocab_size,100)(text_vectorizer)
LSTM_layer_1 = LSTM(128)(embedding_layer)
根据我能找到的与此问题相关的唯一其他问题：'str' object has no attribute 'base_dtype' error TensorFlow model 层相互添加的方式应该是正确的，但是运行它在第一行给了我 AttributeError: 'str' object has no attribute 'base_dtype'。我如何连接两层有问题吗？我是 Tensorflow 的新手，从未尝试过以这种方式制作模型，所以我对这里发生的事情有点迷茫。
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