假设这是我的模型：

_________________________________________________________________ Layer (type)                 Output Shape              Param #    ================================================================= embedding_16 (Embedding)     (None, 10, 500)          71500      _________________________________________________________________ lstm_31 (LSTM)               (None, 10, 500)          2002000    _________________________________________________________________ dropout_15 (Dropout)         (None, 10, 500)          0          _________________________________________________________________ time_distributed_16          (None, 10, 500)          250500    _________________________________________________________________ softmax (Activation)         (None, 10, 500)           0     =================================================================

但我希望我的最后一层是这样的：

softmax (Activation)         (None, 100, 1000)           0

我已经尝试了几个小时。我不知道这是否可能。我认为无法更改LSTM的输出大小（从模型来看），但是否有我可以添加的层，使其为每个输入生成，例如，10个输出？

简单来说，假设我想让我的模型为我输入的每个词生成10个词。我希望我能解释清楚。

回答：

这里的“多个输出”有不同的理解方式（我猜你使用的是keras库——从输出来看似乎是这样）。

在简单的情况下，例如使用Dense(10)层可以解决问题。使用TimeDistributed层包装器的“秘诀”在这篇Stack Overflow帖子中有所解释。

另一种方法需要使用keras的函数式API。如何获得多个输出在文档中有详细说明。