tf.keras.layers.TimeDistributed

Этот обертка позволяет применять слой ко всем временным срезам входных данных.

Наследуется от: Wrapper

tf.keras.layers.TimeDistributed(
    layer, **kwargs
)

Входные данные должны быть как минимум 3D, и размерность индекса один будет рассматриваться как временная размерность.

Рассмотрим пакет из 32 видеопримеров, где каждый пример представляет собой 128x128 RGB изображение с channels_last форматом данных на 10 временных шагах. Формат входных данных пакета — (32, 10, 128, 128, 3).

Затем вы можете использовать TimeDistributed для применения Conv2D слоя к каждому из 10 временных шагов независимо:

inputs = tf.keras.Input(shape=(10, 128, 128, 3))
conv_2d_layer = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3))
outputs = tf.keras.layers.TimeDistributed(conv_2d_layer)(inputs)
outputs.shape
TensorShape([None, 10, 126, 126, 64])

Аргументы вызова:

• inputs: Входной тензор.
• training: Булевое значение Python, указывающее, должен ли слой работать в режиме обучения или в режиме вывода. Этот аргумент передается в обернутый слой (только если слой поддерживает этот аргумент).
• mask: Бинарный тензор формы (samples, timesteps), указывающий, должен ли быть замаскирован данный временной шаг. Этот аргумент передается в обернутый слой (только если слой поддерживает этот аргумент).