Keras - 将 3 通道图像输入 LSTM答案

【问题标题】：Keras - Input a 3 channel image into LSTMKeras - 将 3 通道图像输入 LSTM
【发布时间】：2018-05-20 04:24:01
【问题描述】：

我已将一系列图像读入一个形状为(7338, 225, 1024, 3) 的numpy 数组，其中7338 是样本大小，225 是时间步长，1024 (32x32) 是平面图像像素，在3 通道中（ RGB)。

我有一个带有 LSTM 层的顺序模型：

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(225, 1024, 3))

但这会导致错误：

Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim=3, found ndim=4

documentation 提到 LSTM 层的输入张量应该是 3D tensor with shape (batch_size, timesteps, input_dim)，但在我的情况下，我的 input_dim 是 2D。

在 Keras 中将 3 通道图像输入到 LSTM 层的建议方法是什么？

【问题讨论】：

你试过给 input_shape=X_train.shape[1:] 。假设 X_train 是您的输入数组
是的，我有。 X_train.shape[1:] 给了我(225, 1024, 3) 这是硬编码为input_shape 参数

标签： python keras lstm recurrent-neural-network

【解决方案1】：

如果您希望图像的数量是一个序列（如带帧的电影），则需要将像素和通道作为特征：

input_shape = (225,3072)  #a 3D input where the batch size 7338 wasn't informed

如果您希望在将 3072 个特征投入 LSTM 之前进行更多处理，您可以组合或交错 2D 卷积和 LSTM 以获得更精细的模型（但不一定更好，每个应用程序都有其特定的行为）。

你也可以尝试使用新的ConvLSTM2D，它将接受五维输入：

input_shape=(225,32,32,3) #a 5D input where the batch size 7338 wasn't informed

在添加TimeDistributed(Flatten()) 和最后的LSTM() 之前，我可能会创建一个包含多个TimeDistributed(Conv2D(...)) 和TimeDistributed(MaxPooling2D(...)) 的卷积网络。这很可能会提高你对图像的理解和 LSTM 的性能。

【讨论】：

我想过将我的数据从(1024, 3) 重塑为3072，但我已经拥有7338 的批量数据，并且重塑需要很多时间。 LSTM 是自动编码器的一部分，所以不确定这种重塑是否有助于我的事业。将首先尝试重塑，然后使用ConvLSTM2D 和TimeDistributed 层。感谢您的回答。
重塑需要时间？？？这听起来不太好……不过，LSTM 会非常非常慢……
是的，我认为这是因为我将重塑 1651050 (7738*225) 实例。所以，我没有一起做，而是使用了fit_generator() 的 Keras 模型方法，在训练时我创建了一个生成器方法来重塑数据集。

【解决方案2】：

现在在 keras 指南中提供了如何使用嵌套结构创建 RNN 的指南，该指南为每个时间步启用任意输入类型：https://www.tensorflow.org/guide/keras/rnn#rnns_with_listdict_inputs_or_nested_inputs

【讨论】：