TimeDistributed 层

[源代码]

TimeDistributed 类

keras.layers.TimeDistributed(layer, **kwargs)

此包装器允许将一个层应用于输入的每个时间步。

每个输入至少应该是 3D 的，并且第一个输入的索引为 1 的维度将被视为时间维度。

考虑一个包含 32 个视频样本的批次，其中每个样本是具有 channels_last 数据格式的 128x128 RGB 图像，跨越 10 个时间步。批次输入形状为 (32, 10, 128, 128, 3)。

然后，您可以使用 TimeDistributed 将同一个 Conv2D 层独立地应用于这 10 个时间步中的每一个。

>>> inputs = layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3), batch_size=32)
>>> conv_2d_layer = layers.Conv2D(64, (3, 3))
>>> outputs = layers.TimeDistributed(conv_2d_layer)(inputs)
>>> outputs.shape
(32, 10, 126, 126, 64)

由于 TimeDistributed 将 Conv2D 的相同实例应用于每个时间步，因此每个时间步都使用相同的权重集。

参数

• layer：一个 keras.layers.Layer 实例。

调用参数

• inputs：形状为 (batch, time, ...) 的输入张量，或形状为 (batch, time, ...) 的嵌套张量。
• training：一个布尔值，指示层应该以训练模式还是推理模式运行。此参数将传递给包装的层（仅当该层支持此参数时）。
• mask：形状为 (samples, timesteps) 的二进制张量，指示是否应屏蔽某个时间步。此参数将传递给包装的层（仅当该层支持此参数时）。