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keras - 如何在 Conv2D 层之后添加 ConvLSTM2D 层？

问题描述

我正在制作一个用于从单目图像进行深度估计的自动编码器。第一层是卷积层，第二层是卷积 LSTM 层。如何在 Conv2D 层之后添加 ConvLSTM2D 层。

这是我尝试过的代码，但它给出了错误。

autoencoder = Sequential()

autoencoder.add(Conv2D(64, (3, 3),strides = 2 , input_shape = (640, 480, 3), activation = 'linear'))
autoencoder.add(LeakyReLU(alpha = 0.1))

autoencoder.add(ConvLSTM2D(256, (3,3), strides = 2, input_shape = (None, 32), return_sequences = True))

我收到以下错误

ValueError：输入 0 与层 conv_gr_u2d_1 不兼容：预期 ndim=5，发现 ndim=4

标签： kerasdeep-learningconv-neural-networkrecurrent-neural-network

解决方案

你可能误解了什么ConvLSTM2D是好的。它专为您拥有一系列数据的场景而设计，其中每个数据点都是一张图片。因此，电影将是一个典型的用例。

所以，无论你喂什么，它都必须有形状(batch_size, timesteps, rows, cols, channels)。另一方面，Conv2D输出形状为(batch_size, rows, cols, features)。这就是错误告诉您的内容。

从技术上讲，您可以Reshape在它们之间添加一个图层并生成您想要的任何形状，但我看不出这在您的场景中有何意义。

反之亦然（ConvLSTM2D首先，然后Conv2D）会更有意义。但是你需要“类似电影”的输入数据。如果我理解正确，你没有那个。

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