使用 Keras 将 (None, None, 2) 减少到 (None,2)

Question

解决了！

我正在使用带有功能 API 的 keras，并且我有一个 X = (None, 2) 张量的张量，我需要将它与 Y = (None,7) 张量连接以获得 (None,9) 张量.问题是 X 和 Y 的第一个维度是未知的，所以我将不得不重复 X 可变次数 z 以使其等于 Y。我已经想出了如何使用 RepeatedVector 用未知 z 重复 X 但这增加了一个额外的维度（无，无，2）。所以现在我需要一种方法将 (None, None, 2) 展平为 (None, 2)，这样我就可以将它们连接起来，留下一个可以放入密集层的对象 (None, 9)。

所以我已经尝试过......

1 - tf.squeeze(X) 但这会删除所有维度（无，无）

2 - tf.keras.layers.Reshape 但这不接受我需要的输出形状的 None 参数，因为 y 是可变的

3 - K.flatten 但这使它成为一维。

4- 尝试向 Y = (1,None,7) 添加维度会产生奇怪的错误。

解决方案：

tf.reshape(X, shape=[tf.shape(X)[0]*tf.shape(x)[1],2])

我使用 tf.shape() 调用 None 维度并将它们相乘。

Answer 1

解决方案

tf.reshape(X, shape=[tf.shape(X)[0]*tf.shape(x)[1],2])

我使用 tf.shape() 调用 None 维度并将它们相乘。