Python 使用KERA将（无，无，2）减少到（无，2）

解决了

我将keras与函数API一起使用，我有一个张量，即X=（无，2）张量，我需要将它与Y=（无，7）张量连接起来，得到一个（无，9）张量。问题是X和Y的第一个维度未知，因此我必须重复X可变次数z，使其等于Y。我已经知道如何使用RepeatedVector使用未知z重复X，但这会增加一个额外维度（无，无，2）。所以现在我需要一种方法将（None，None，2）展平为（None，2），这样我可以将它们连接起来，留下一个对象（None，9），我可以将其放入一个密集层中

所以我所尝试的

1-tf.挤压（X），但这会删除所有尺寸（无，无）

2-tf.keras.layers.reforme，但这不接受输出_形状的无参数，因为y是变量

3-K。变平，但这使其成为一维

4-尝试向Y=（1，无，7）添加维度时产生了奇数错误

解决方案：

整形（X，shape=[tf.shape（X）[0]*tf.shape（X）[1]，2]）

我使用tf.shape（）调用None维度并将它们相乘。

解决方案

整形（X，shape=[tf.shape（X）[0]*tf.shape（X）[1]，2]）

我使用tf.shape（）调用None维度并将它们相乘。

解决方案

整形（X，shape=[tf.shape（X）[0]*tf.shape（X）[1]，2]）

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我使用tf.shape（）调用None维度并将它们相乘。

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