Tensorflow LSTM在预先训练好的CNN之上

我已经训练了一个CNN，现在我想加载模型，然后在上面放一个LSTM，但是我得到了一些错误

“”
加载CNN的输出
'''
cnn\u model=load\u model（os.path.join（'weights'，'cnn\u patch\u epoch-20.hdf5'））
last_layer=cnn_model.get_layer（'pool5'）。输出
“冻结以前的图层”
对于cnn_model.layers中的图层：
layer.trainable=错误
x=时间分布（展平（））（最后一层）
x=LSTM（神经元，dropout=dropout，name='LSTM'）（x）
out=densite（n_输出，内核初始化器=weight_init，name='out'）（x）
模型=模型（输入=[cnn_model.input]，输出=输出）
model.summary（）

我不确定在哪里指定我想要5帧（图像）。所以我的输入是

（无，52242243）

。所以我的问题是我应该在哪里指定它

---

谢谢

您也可以将您的

cnn\u模型

包装在

TimeDistributed

包装器中

frames=Input（形状=（52242243））
x=时间分布（cnn_模型）（帧）
x=时间分布（展平（））（x）
x=LSTM（神经元，dropout=dropout，name='LSTM'）（x）
out=densite（n_输出，内核初始化器=weight_init，name='out'）（x）
模型=模型（输入=帧，输出=输出）