chainer中tf.densed的等价物

作为该层tf.稠密态的记录，输出张量的形状与输入相同，但最后一个维度是大小单位。我试图在Chainer中有类似的行为，但没有成功

在Tensorflow中，可以有一个（32，28，28，512）张量，并将其作为输入输入输入到线性层，得到一个（32，28，28，256）。正如我所说的tf.dense，似乎当输入有两个以上的维度时，它共享权重，并且在执行函数之前不会展平输入

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chainer.links.Linear会将输入展平，因此无法放入内存中。我想知道是否有可能在Chainer中具有与tf.dense相同的功能？

在应用

L.Linear

之前和之后如何

重塑输入

import chainer.functions as F
import chainer.links as L

l = L.Linear(512, 256)

# x is (32, 28, 28, 512)
s0, s1, s2, s3 = x.shape
h= F.reshape(x, (s0*s1*s2, s3)
h = l(h)
h = F.reshape(x, (s0, s1, s2, 256))
# Now h should be (32, 28, 28, 256)

我想这也行。但如果有人想避免所有的重塑，我想也可以使用一个接一个的卷积，因为它在28*28轴上共享权重。请注意，Chainer的卷积假设（N，C，H，W）顺序，所以卷积在默认情况下应用于第1轴（从0开始计数）。@corochann情况并非如此。一维卷积核的形状为（C，），而所需的形状为（CHW，）。