TimeDistributed 层

[源代码]

TimeDistributed 类

keras.layers.TimeDistributed(layer, **kwargs)

此封装器允许将层应用于输入的每个时间片。

每个输入应至少为 3D，并且第一个输入索引为 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 的 RGB 图像，采用 channels_last 数据格式，跨越 10 个时间步长。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 层独立应用于 10 个时间步长中的每一个

>>> 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 将相同的 Conv2D 实例应用于每个时间戳，因此在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，每个张量的形状为 (batch, time, ...)。
• training：Python 布尔值，指示层应在训练模式还是推理模式下运行。此参数传递给包装层（仅当层支持此参数时）。
• mask：形状为 (samples, timesteps) 的二进制张量，指示是否应屏蔽给定时间步长。此参数传递给包装层（仅当层支持此参数时）。