在附加维度上重复 keras (tensorflow) 模型

Question

假设我有一个模型，它将形状为 [n, 10] 的张量映射到形状为 [n, 2] 的张量，其中 n 是批量大小。如何重复模型，以便生成的模型接受形状为 [n, k, 10] 的输入张量并输出形状为 [n, k, 2] 的张量？模型的 k 个版本应该共享所有权重。

Answer 1

你可以这样做：

input_ = Input((k, model.input.shape[1]))
input_as_list = Lambda(lambda x: tf.unstack(x, axis=1))(input_)
model_outputs = [model(x) for x in input_as_list] 
model_outputs = [Lambda(lambda x: K.expand_dims(x, axis=1))(y) for y in model_outputs]
concat_output = Concatenate(axis=1)(model_outputs)
new_model = Model(input_, concat_output)