标签: python keras neural-network layer tensor
假设我在Keras中有一个自定义2D层,它采用形状为(?, n_h, n_w)的张量并创建形状为(?, m_h, m_w)的张量。
(?, n_h, n_w)
(?, m_h, m_w)
我如何才能使(?, n_h, n_w, n_c)形状的3D张量的每个通道通过该层,以便获得(?, m_h, m_w, n_c)形状的3D张量?
(?, n_h, n_w, n_c)
(?, m_h, m_w, n_c)
请注意,自定义图层将被称为n_c时间,具有不同的权重集。
另外,请注意,我不想使用for循环一次遍历每个通道。