我有一个包含两个文本字段的数据集，经过分词处理后，我创建了两个序列模型，现在我想将它们合并或连接，但我在合并过程中遇到了错误。

我已经构建了两个序列模型，并且试图在不使用Keras函数式API的情况下进行合并。

# 定义模型
model1 = Sequential()
model1.add(Embedding(vocabulary_size_1, embedding_size, input_length=MAXLEN))
model1.add(Flatten())
model1.add(Dense(op_units, activation='softmax'))
# 定义模型
model2 = Sequential()
model2.add(Embedding(vocabulary_size_2, embedding_size, input_length=MAXLEN))
model2.add(Flatten())
model2.add(Dense(op_units, activation='softmax'))
merged = concatenate(axis=1)
merged_model=merged([model1.output, model2.ouput])
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-76-79cf08fec6fc> in <module>
----> 1 merged = concatenate(axis=1)
      2 merged_model=merged([model1.output, model2.ouput])
TypeError: concatenate() missing 1 required positional argument: 'inputs'

我希望找到一种不使用Keras函数式API的方法来实现这一目标

回答：

concatenate()函数需要你指定要连接的模型。

merged = concatenate([model1,model2],axis=1)。然而，轴应该设置为axis=-1（根据你的具体情况选择合适的值）。

你的代码可以进一步以函数式的方式编写如下：

inputs = Input(shape=(vocabulary_size,embedding_size), dtype='float32')
model1=Embedding(vocabulary_size, embedding_size)(inputs)
model1=Flatten()(model1)
model1=Dense(op_units, activation='softmax')(model1)
model2=Embedding(vocabulary_size, embedding_size)(inputs)
model2=Flatten()(model2)
model2=Dense(op_units,activation='softmax')(model2)
merged = concatenate([model1,model2],axis=-1)
model=Model(inputs=inputs,outputs=merged)