TimeDistributed 层
TimeDistributed 类
keras.layers.TimeDistributed(layer, **kwargs)
此包装器允许将层应用于输入的每个时间切片。
每个输入应至少为 3D，并且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，其中每个样本都是一个 128x128 RGB 图像，数据格式为 channels_last，跨越 10 个时间步。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 个时间步中的每一个。
>>> 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)
由于 TimeDistributed 将 Conv2D 的相同实例应用于每个时间戳，因此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，并且每个张量都具有形状 (batch, time, ...)。
- training: Python 布尔值，指示层应以训练模式还是推理模式运行。此参数将传递给包装的层（仅当该层支持此参数时）。
- mask: 形状为
(samples, timesteps)的二进制张量，指示是否应屏蔽给定的时间步。此参数将传递给包装的层（仅当该层支持此参数时）。