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Deep learning 如何在Keras中实现平均池层

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在Keras中，似乎没有对RNN的平均池层的内置支持。有人知道如何包装吗

Keras为此设置了一个层
averagepoolg1d
。如果使用graph API，您应该能够执行以下操作：

model.add_节点（AveragePoolg1d（…），
输入=['h0'，'h1'，…，'hn']，
合并(mode='concat'，…）
您有顺序模型的示例吗？例如，如何将AveragePoolg1d与启用了return_sequence的RNN层连接。我没有示例，但它看起来应该能够将
AveragePoolg1d
层添加到
Sequential
层之后的
Sequential
，并为池指定正确的维度。@IsilmëO-因为您已经接受了回答，你能举一个完整的例子吗？我无法使用
密集（1）
层了解
平均池1d
层查看此答案，使用可能会对您有所帮助。