如何将 5D 张量输入到 keras model.fit答案

【问题标题】：How to input 5D tensor to keras model.fit如何将 5D 张量输入到 keras model.fit
【发布时间】：2020-01-31 09:16:26
【问题描述】：

我正在使用 tensorflow 版本 2，tensorflow.keras。

我制作的模型是tf.keras.Conv2D的序列（需要4D输入张量（样本、行、列、通道）

然后tf.keras.convLSTM2D（需要 5D 输入张量（样本、时间、行、列、通道）。

由于这个原因，我使用 5D 张量（样本、时间、行、列、通道）进行了输入，但在我实现 model.fit(train_data, train_data... ) 时，一开始无法将其输入 tf.keras.Conv2D

有什么办法可以让model.fit取5D张量？

【问题讨论】：

您的问题有点误导，问题不在于 model.fit，而是您尝试将 5D 张量输入到 Conv2D，这是行不通的。 Conv3D 将毫无问题地接受您的张量。
您可以使用 Conv3D，只需将时间轴步幅和内核保持在 1。
你不应该在时间 conv2D 网络的情况下使用 conv3D。 Keras 的 TimeDistributed 层就是为此而设计的。

标签： tensorflow keras tensorflow2.0

【解决方案1】：

你需要实现TimeDistributedconv2D，如：

x_conv = tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters,
                                                                kernel_size=kernel_size,
                                                                strides=strides,
                                                                padding='same',
                                                                kernel_initializer='he_normal'))(x)

通过这种方式，图层可以理解您正在通过 timestep 提供 4D 输入

【讨论】：