Keras v1 到 v2 卷积 3D 层转换答案

【问题标题】：Keras v1 to v2 Convolution3D Layer coversionKeras v1 到 v2 卷积 3D 层转换
【发布时间】：2021-06-04 04:04:39
【问题描述】：

我正在尝试将 [Sports 1M C3D Network] (https://gist.github.com/albertomontesg/d8b21a179c1e6cca0480ebdf292c34d2) 中的模型复制到 Keras v2。我无法复制输入和输出形状。我通读了文档，但仍然对 subsample、stride、border_mode 和 filter 参数感到困惑。

凯拉斯 1.0

Convolution3D(64, 3, 3, 3, activation='relu', border_mode='same', name='conv1', subsample=(1, 1, 1), input_shape=(3, 16, 112, 112))

我的尝试 1：

Conv3D(64, 3, 1, padding='same', activation= 'relu', name="conv1")

我也尝试过，但不确定如何添加子样本。 Conv3D 不支持 subsample 参数。

我的尝试 2：

Conv3D(name='conv1',filters= 64, kernel_size= 3, padding= 'same', activation= 'relu')

【问题讨论】：

标签： keras conv-neural-network tensorflow2.0 tf.keras keras-2

【解决方案1】：

这是正确的转换

Conv3D(64, (3,3,3), strides=(1,1,1), padding='same', activation='relu', name="conv1")

如果有人正在寻找最大池化层。这是转换 Keras 1.0

MaxPooling3D(pool_size=(1, 2, 2), strides=(1, 2, 2), border_mode='valid', name='pool1')

Keras 2.0

MaxPool3D((2,2,1), strides=(2,2,1), padding='valid', name="pool1")

【讨论】：