如何将5D张量输入到keras model.fit

Question

我正在使用tensorflow ver 2，tensorflow.keras。

我制作的模型按tf.keras.Conv2D的顺序排列（需要4D输入张量（样本，行，列，通道）

然后tf.keras.convLSTM2D（需要5D输入张量（样本，时间，行，列，通道）。

由于这个原因，我使用5D张量（采样，时间，行，列，通道）进行了输入，但是在实现model.fit(train_data, train_data... )时一开始就无法将其输入tf.keras.Conv2D中。

有没有办法使model.fit采取5D张量？

Answer 1

您需要像在TimeDistributed中一样实现conv2D：

x_conv = tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters,
                                                                kernel_size=kernel_size,
                                                                strides=strides,
                                                                padding='same',
                                                                kernel_initializer='he_normal'))(x)

通过这种方式，图层可以了解到您正在timestep上进行4D输入