我有一个神经网络,可以生成4张图像,我需要将它们作为下一个网络的输入:
net1_samples_for_net2 = net1([net1_input_for_net2, feature_1,
one_hot_vector1, one_hot_vector2])
net2_output_from_net1 = net2(net1_samples_for_net2 + [feature_1,
one_hot_vector1, one_hot_vector2])
net2_output_from_real_samples = net2(real_samples + [feature_1,
one_hot_vector1, one_hot_vector2])
net2
是我已经定义的神经网络,net1_samples_for_net2
是net1
(已经定义的另一个神经网络)的输出,我将使用它来训练{{1 }}。它输出4个二维图像,每个图像的像素大小不同。
net2
是每个数据点的4张图像的列表(4张图像中的每张图像都有不同的像素大小,与real_samples
的输出相同)。
这不起作用。如何正确地将net1
输出的4张图像与其他功能串联在一起,并将其输入到net1
中?