在keras中嵌入单词的输出dim必须是多少？

在Keras中，嵌入单词的输出维度（output dim）取决于具体的应用场景和数据集。嵌入层是将离散的单词映射到连续的向量空间中，以便于神经网络模型能够更好地处理文本数据。

通常情况下，输出维度的选择是一个超参数，需要根据具体的任务和数据集进行调整。一般来说，输出维度的大小应该足够大以捕捉单词之间的语义关系，但也不能过大导致模型过于复杂和计算量过大。

在实际应用中，常见的输出维度取值范围是50到300之间。如果数据集较小或者单词数量较少，可以选择较小的输出维度；如果数据集较大或者需要更丰富的语义表示，可以选择较大的输出维度。

需要注意的是，输出维度的选择并没有一个固定的标准，需要根据具体情况进行调整和实验。在实际使用中，可以尝试不同的输出维度，并通过验证集的性能来选择最佳的输出维度。

关于Keras中嵌入层的更多信息，可以参考腾讯云的产品介绍链接：Keras嵌入层。