Keras LSTM с фиксированным размером ввода, но не в качестве первого слоя? - PullRequest
Новая
       43

Keras LSTM с фиксированным размером ввода, но не в качестве первого слоя?

0 голосов
/ 27 февраля 2019

У меня есть модель CNN - RNN, используемая для задачи классификации с 3 классами. 

model.add(TimeDistributed(
   Conv1D(filters=32, kernel_size=(2,),
input_shape=(None, split, n_feat)))
model.add(TimeDistributed(BatchNormalization()))
model.add(TimeDistributed(Activation("relu")))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(TimeDistributed(
   Conv1D(filters=32, kernel_size=(9,))))
model.add(TimeDistributed(BatchNormalization()))
model.add(TimeDistributed(Activation("relu")))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(TimeDistributed(Flatten()))
model.add(LSTM(64, return_sequences=False))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

Теперь я хотел бы использовать PlaidML, для которого требуются входные данные фиксированного размера для RNN (https://github.com/plaidml/plaidml/issues/142).

Мой вопрос - как мне исправить размер ввода LSTM (какой фиксированный afaik)? Если я добавлю к нему параметр input_shape, ничего не произойдет.

...