如何在没有for循环的情况下将自定义2D层传递到Keras中3D张量的每个通道?

时间:2019-05-18 21:30:18

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。

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?

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。

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