TimeDistributed 层
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切片。
每个输入都至少应该是 3D，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 128x128 的 RGB 图像，使用 channels_last 数据格式，跨越 10 个时间步长。批次输入形状为 (32, 10, 128, 128, 3)。
然后，您可以使用 TimeDistributed 将相同的 Conv2D 层独立地应用于 10 个时间步长的每一个。
>>> 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)
因为 TimeDistributed 将 Conv2D 的同一实例应用于每个时间戳，所以在每个时间戳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, ...) 或嵌套张量的输入张量，并且每个张量的形状都为 (batch, time, ...)。
- training: Python 布尔值，指示层应该以训练模式还是推理模式运行。此参数传递给包装的层（仅当层支持此参数时）。
- mask: 形状为
(samples, timesteps)的二元张量，指示是否应该屏蔽给定的时间步长。此参数传递给包装的层（仅当层支持此参数时）。