现在，我们看到了NTN的工作，是时候深入实施了。这里要考虑的重要一点是，每个给定的关系都有其自己的一组张量参数。让我简单介绍一下在Keras的帮助下我们需要做些什么。
每个关系都归因于一个单独的Keras模型，它也增加了张量参数。现在，假定张量层是在模型初始化和组合之间添加的。在后面的文章中，我将解释张量层的构造。从上图可以很容易得出结论，我们需要以某种方式处理训练数据，以便它可以同时传递到所有单独的模型。我们想要的只是更新与特定关系相对应的张量参数。然而，Keras 并没有让我们更新一个单独的模型，而剩下的。所以我们需要把数据分成不同的关系。每个训练样本将包含所有关系的一个实例，也就是每个关系的一对实体。
实施NTN层让我们从实施神经张量层开始。这部分的先决条件是在Keras编写自定义图层。如果您不确定这意味着什么，那么请查看Keras文档的 编写你自己的keras图层。
我们首先用参数inp_size，out_size和activation来初始化NTN类。该inp_size是输入变量的形状，在我们的例子中的实体; 所述out_size是张量参数（K），和激活是要使用的激活函数（默认为tanh）。
from ntn_input import * from keras import activations class ntn_layer(Layer): def __init__(self, inp_size, out_size, activation='tanh', **kwargs): super(ntn_layer, self).__init__(**kwargs) self.k = out_size self.d = inp_size self.activation = activations.get(activation) self.test_out = 0