用于一对多网络的ConvLSTM2D

Question

我想将ConvLSTM2D层用于多输出回归模型。一幅图像应该是输入，根据图像，一定数量的值应该是输出，并用零填充。我的问题是要使用什么功能与输入图像相同？

如果我使用

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

我遇到了错误： AttributeError：“ Tensor”对象没有属性“ _keras_history”。 还有其他解决方法吗？还是我必须多次输入相同的图像？

Answer 1

模型中的所有角膜张量必须由Layer产生。
使用后端功能时，您不会使用图层。

您可以使用Lambda层来包装自定义和后端函数：

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

或将图层添加到顺序模型中：

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

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