ConvLSTM2D用于一对多网络

Question

我想为多输出回归模型使用一些ConvLSTM2D层。一个图像应该是输入，根据图像的不同，一定数量的值应该是用零填充的输出。我的问题是，使用什么功能可以获得与输入相同的图像？

如果我使用

import keras.backend as K
K.tile(input, number_timesteps)

我得到错误：AttributeError:"传感器"对象没有属性"_keras_history"。有没有其他方法可以解决这个问题，或者我必须多次输入同一个图像？

Answer 1

模型中的所有keras张量都必须由Layer生成
当您使用后端功能时，您不是在使用层。

您可以使用Lambda层包装自定义和后端功能：

tiledOutputs = Lambda(lambda x: K.tile(x, number_timesteps))(imageInputs)   

或者将层添加到顺序模型中：

model.add(Lambda(lambda x: K.tile(x, number_timesteps)))

但您可能正在寻找K.stack([x]*number_timesteps, axis=1)。