keras或tensorflow中CONVS2D层后的CONVSTM2D

过程如下：

x（批处理，时间，w，h，c）

=>

重塑

=>

（批处理*时间，w，h，c）

=>Conv2D=>重塑=>

（批处理，时间，w，h，c）

=>convlsm2d=>

tf.keras.layers.reformate

只能重塑非批量大小的部分，我无法从先前重塑的大小

（批量*时间，w，h，c）

中提取

时间

---

有没有合适的方法来实现这样的模型？

你是对的，

tf.keras

不支持批量维度重塑-如果你需要一个可以这样做的层，并且仍然使用

tf.keras

只需编写一个自定义层即可

class BatchAwareReshape（tf.keras.layers.Layer）：
定义初始值（自身、形状、**kwargs）：
超级（）
自身形状=形状
def呼叫（自我，输入）：
返回tf.重塑（输入，自形状）

由于知道批处理维度，现在可以在模型内部调用层

BatchAwareReshape（shape=（batch*time，w，h，c））

，它将正常工作