Python 对Keras中的4D数据执行2D卷积

我有维度

24*64*64*10

（不包括批量大小）的数据

我想将输入拆分为24个维度的输入

64*64*10

，对每个维度执行

Conv2D

，然后将它们连接起来，再次获得4D数据以进行进一步处理

有关实施的任何帮助都会有所帮助。我和凯拉斯一起工作

编辑：我尝试使用以下代码来执行2D卷积

num_ch= 24
input= Input(shape=(64,64,10,num_ch))
print(input.shape)
branch_out= []
for i in range(num_ch):
    out= Lambda(lambda x: x[:,:,:,:,i] )(input)
    print(out.shape)
    out= Conv2D(10, kernel_size=(3,3),strides= (1,1), padding='same', data_format= 'channels_last')(input)
    branch_out.append(out)

我得到了以下错误：

(?, 64, 64, 10, 24)
(?, 64, 64, 10)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-83-51977f4edbba> in <module>
      7     out= Lambda(lambda x: x[:,:,:,:,i] )(input)
      8     print(out.shape)
----> 9     out= Conv2D(10, kernel_size=(3,3),strides= (1,1), padding='same', data_format= 'channels_last')(input)
     10     branch_out.append(out)

~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/base_layer.py in __call__(self, inputs, **kwargs)
    412                 # Raise exceptions in case the input is not compatible
    413                 # with the input_spec specified in the layer constructor.
--> 414                 self.assert_input_compatibility(inputs)
    415 
    416                 # Collect input shapes to build layer.

~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/base_layer.py in assert_input_compatibility(self, inputs)
    309                                      self.name + ': expected ndim=' +
    310                                      str(spec.ndim) + ', found ndim=' +
--> 311                                      str(K.ndim(x)))
    312             if spec.max_ndim is not None:
    313                 ndim = K.ndim(x)

ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv2d_25: expected ndim=4, found ndim=5

（？，64，64，10，24）
(?, 64, 64, 10)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在里面
7 out=Lambda（Lambda x:x[：，：，：，：，：，i]）（输入）
8打印（输出形状）
---->9 out=Conv2D（10，内核大小=（3,3），步幅=（1,1），padding='same'，数据格式='channels'u last'（输入）
10分支_out.追加（out）
~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/base\u layer.py in\uuuu\u调用（self，input，**kwargs）
412#在输入不兼容的情况下引发异常
413#具有图层构造函数中指定的输入规格。
-->414.断言输入兼容性（输入）
415
416#收集输入形状以构建图层。
~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/base\u layer.py在assert\u input\u兼容性（self，inputs）中
309 self.name+'：应为ndim=+
310 str（spec.ndim）+'，发现ndim='+
-->311 str（K.ndim（x）））
312如果spec.max\u ndim不是无：
313 ndim=K.ndim（x）
ValueError:输入0与层conv2d_25不兼容：预期ndim=4，发现ndim=5

---

我不明白为什么它仍然显示维度为5。

您之前的问题，也是完全相同的问题，因为太宽而关闭，您不应该再发布完全相同的问题，您应该尝试改进，以便人们能够回答它，这将产生不同的问题。更改

out=Conv2D（10，内核大小=（3,3），步长=（1,1），padding='same'，data'u format='channels'u last'）（输入）

to

out=Conv2D（10，内核大小=（3,3），步长=（1,1），padding='same'，data'u format='channels'u last'）（输出）

。Conv2D的输入应该是

out

not

input

您之前的问题，而且完全相同的问题因为太宽而关闭，您不应该再次发布完全相同的问题，您应该尝试改进，以便人们能够回答，这将产生不同的问题。更改

out=Conv2D（10，内核大小=（3,3），步幅=（1,1），padding='same'，data'u format='channels'u last'）（输入）

到

out=Conv2D（10，内核大小=（3,3），跨步=（1,1），padding='same'，data'u format='channels'u last'）（输出）

。Conv2D的输入应该是

out

而不是

input