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Tensorflow keras ConvLSTM2D层的作用是什么？

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Tensorflow keras ConvLSTM2D层的作用是什么？,tensorflow,keras,conv-neural-network,lstm,Tensorflow,Keras,Conv Neural Network,Lstm,我想更好地理解Keras层 它是否对2D输入（图像）执行2D卷积，然后对其输出进行平均/展平，并将其输入LSTM模块？ 但我猜它基本上是一个LSTM单元，其中矩阵乘法被卷积运算取代。对吗 谢谢是的，您对CONVLSTM2D的概念是正确的 CONVLSTM2D体系结构将LSTM的选通与2D卷积相结合 正如您所提到的，CONVLSTM层将执行与LSTM类似的任务，但它不执行矩阵乘法，而是执行卷积运算并保留输入维度 另一种不同的方法是，图像通过卷积层，结果将是一个平坦的1D阵列，这将是LSTM层的输入

我想更好地理解Keras层

它是否对2D输入（图像）执行2D卷积，然后对其输出进行平均/展平，并将其输入LSTM模块？ 但我猜它基本上是一个LSTM单元，其中矩阵乘法被卷积运算取代。对吗

谢谢

是的，您对CONVLSTM2D的概念是正确的 CONVLSTM2D体系结构将LSTM的选通与2D卷积相结合

正如您所提到的，CONVLSTM层将执行与LSTM类似的任务，但它不执行矩阵乘法，而是执行卷积运算并保留输入维度

另一种不同的方法是，图像通过卷积层，结果将是一个平坦的1D阵列，这将是LSTM层的输入，随时间推移具有一组特征

Kera的CONVLSTM层的输入：是一个具有形状的5D张量

(samples, time, filters, rows, cols)  

（样本、时间、频道、行、列）
如果是频道优先。
（样本、时间、行、列、通道）
如果是最后一个通道

CONVLSM层的输出：

如果
return\u sequences=True
，则它是一个具有形状的5D张量

(samples, time, filters, rows, cols)
如果return_sequences=False，则它是一个具有形状的4D张量

(samples, filters, rows, cols)
您可以参考CONVLSTM实现的地方的文章