我的Model.summary（）的编号是多少？我无法清楚地理解.summary（）在这里暗示什么

Question

我也知道嵌入层，双向LSTM和致密层。但是，我不清楚这里的编号实际上在做什么？那是我在同一层上的几次迭代吗？
因此，我的问题是：

1. embedding_7 中的数字7是多少？
   
2. 双向和 bidirectional_14 中的数字13和14是什么？
   

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Layer (type)                 Output Shape              Param # 
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embedding_7 (Embedding)      (None, 300, 8)            19307592 
bidirectional_13 (Bidirecti  (None, 300, 256)         141312    
onal)  
bidirectional_14 (Bidirecti  (None, 256)              395264    
onal)
dense_7 (Dense)              (None, 9)                 2313      

=================================================================
Total params: 19,846,481
Trainable params: 19,846,481
Non-trainable params: 0

Answer 1

TensorFlow / keras层具有一个名称属性，必须是图形生成的唯一属性。如果您不提供“名称”关键字的（唯一！）名称，则TensorFlow / keras将为您生成一个名称（列表中的第一项，括号之前）。

为了使生成的名称与众不同，从0开始的增量数字附加了。因此，“密度_7”是网络中创建的第八个密集层。