Python 合并3x10到1x10的张量，使用什么方法？

我做了一些模型，最后会输出一个3 x 10的张量。之所以是3 x 10，是因为词汇表大小是10，并且序列中有3个元素（这是一个序列多标签分类问题）。该张量需要以某种方式软最大化为1x10张量。有人能给我解释一下可用的方法吗？也许还有Keras中的一些例子

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我在Keras中看到了一些合并方法，比如average或add。在这种情况下，这些可能很有用，但它们似乎需要两个或更多张量作为输入。因此，我可能需要将3 x 10张量拆分为3个张量，每个张量为1 x 10，然后取平均值。也许有更好的方法来实现这一点？

实现所需的一个简单方法是使用最终的1x1卷积层。
具有1×1卷积内核的层允许将3x10张量合并为1x10张量，以及 在训练过程中同时学习融合权重

添加此层：

   output = Conv2D(1, (1, 1), activation='your_activation')(your_3x10_tensor)

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希望这是您一直在寻找的解决方案

实现所需的一个简单方法是使用最终的1x1卷积层。
具有1×1卷积内核的层允许将3x10张量合并为1x10张量，以及 在训练过程中同时学习融合权重

添加此层：

   output = Conv2D(1, (1, 1), activation='your_activation')(your_3x10_tensor)

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希望这是您一直在寻找的解决方案

使用带权重的“动态”合并比只添加/平均张量元素这样的“静态”合并有什么优势吗？当合并的每个张量对结果有不同的影响时，动态是有用的，但是如果所有这些张量总是有相同的影响，那么可以使用静态合并有什么优势吗“动态”合并和权重类似，而不是“静态”合并，如仅添加/平均张量元素？当合并的每个张量对结果有不同的影响时，动态是有用的，但如果所有这些张量始终具有相同的影响，则可以静态地进行