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Python 多输入Keras时间分布层

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我试图使以下代码行正常工作：

low_encoder_out = TimeDistributed( AutoregressiveDecoder(...) )([X_tf, embeddings])
其中，
AutoregressiveDecoder
是一个接受两个输入的自定义层。 经过一点谷歌搜索，问题似乎是
TimeDistributed
包装器不接受多个输入。有一些解决方案建议在将两个输入输入输入到图层之前将其合并，但由于它们的形状是

X_tf.shape: (?, 16, 16, 128, 5)
embeddings.shape: (?, 16, 1024)
我真的不知道如何合并它们。有没有办法让
时间分布式
层处理多个输入？或者，还有什么方法可以很好地合并两个输入？
正如您所提到的
TimeDistributed
层不支持多个输入。考虑到所有输入的时间步数（即第二个轴）必须相同，一个（不是很好的）解决方法是将所有输入重塑为
（无，n_timsteps，n_featsN）
，将它们串联起来，然后作为
时间分布的
层的输入馈送：


X_tf_r = Reshape((n_timesteps, -1))(X_tf)
embeddings_r = Reshape((n_timesteps, -1))(embeddings)

concat = concatenate([X_tf_r, embeddings_r])
low_encoder_out = TimeDistributed(AutoregressiveDecoder(...))(concat)



当然，您可能需要修改自定义图层的定义，并在必要时将输入分开。
谢谢您的回答。我本希望避免这种变通办法，但这似乎是唯一能让它奏效的办法。。。非常奇怪的是，时间分布层不支持多个输入，对我来说这似乎是一个很常见的用例。。。