Я пытаюсь объединить модель PyTorch с TensorFlow, и у меня проблема с возвратом тех же выходных форм.
У меня есть модель PyTorch, подобная этой:
... previous network stuff
Conv1d-44 [10, 3, 128] 579
Linear-45 [10, 3, 1] 129
... some network stuff
Насколько как я понял, вывод моего Conv1 определен как [batch_size, channel, value_axis] (здесь out_channels 3). Полностью связанный слой Linear-45 соединяет последнюю ось и возвращает [batch_size, channel, full_connected_size].
Однако в Keras мой вывод conv1d - [batch_size, value_axis, channel]. Плотный слой f c возвращает [batch_size, value_axis, полностью_connected_size].
conv1d [None, 128, 3]
dense [None, 128, 1]
Почему слои PyTorch f c соединяют каналы value_axis и TensorFlow? Есть ли способ справиться с этим так же, как в TensorFlow, как это делает PyTorch? Без транспонирования, изменения или выравнивания?
Спасибо!