ConvLSTM2D 数据准备答案

【问题标题】：ConvLSTM2D data preparationConvLSTM2D 数据准备
【发布时间】：2018-11-17 12:41:48
【问题描述】：

我正在尝试将 ConvLSTM2D 用于 keras 中的 1700 个 90x3 数据。

我已经做了 CONV2D，数据是 (1700x90x30x1)。数据格式为（batch、rows、cols、channels）现在我想使用 CONVLSTM2D 但我发现我应该将数据格式更改为（样本、时间、行、列、通道）。

samples=1700 , row=90 , cols=30, channels=1

如何确定“时间”？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

ConvLSTM2D 或 LSTM 作为一种特殊类型的递归神经网络，通常用于输入数据为时间序列的情况。这使得能够利用数据内的时间属性。在 ConvLSTM2D 的情况下，输入通常是一个视频，由多个帧组成。因此，您必须通过以下方式重塑数据：

samples=1700 , time=t, row=90 , cols=30, channels=1

其中 t 是视频中的帧数。

例如，假设我们要根据 10 帧的短视频片段进行视频分类（或帧预测），然后 t=10。当然，这仅在您拥有的图像帧按时间顺序排列的情况下才有意义。只需使用 tf.reshape(...)。

【讨论】：