标签： neural-network deep-learning keras conv-neural-network
我在3D图像上使用预先训练过的Keras VGG-16模型。由于VGG-16仅拍摄['Jun 2016', 'Jun 2016', 'Jul 2016', 'Aug 2016', 'Sep 2016', 'Sep 2016']张图像，因此我想为每张3D图像提供一系列LxLx3张图像，步幅为1作为输入。除了之前处理所有输入之外，Keras还有一种快速的方法吗？
['Jun 2016', 'Jun 2016', 'Jul 2016', 'Aug 2016', 'Sep 2016', 'Sep 2016']
LxLx3
示例：我有：
我希望输入为：
[2d_img1,2d_img2,.....2d_imgn]