使用Keras将(None，None，2)减少为(None,2)

Question

解决了！

我正在使用带函数API的keras，我有一个张量X= (None，2)张量，我需要将它与Y= (None,7)张量连接起来，以获得(None,9)张量。问题是X和Y的第一个维度是未知的，所以我必须将X重复可变的次数，z，使其等于Y。我已经知道如何使用RepeatedVector对未知的z重复X，但这会添加额外的维度(None，None，2)。所以现在我需要一种方法将(None，None，2)展平成(None，2)，这样我就可以将它们连接起来，留下一个可以放入密集层的对象(None，9)。

所以我尝试过的.

1- tf.squeeze(X)，但这会删除所有维度(None，None)

2- tf.keras.layers.Reshape，但它不接受output_shape的无参数，因为y是变量

3- K.flatten，但这使其成为1维。

4-尝试向Y= (1，None,7)添加尺寸时产生奇怪的错误。

解决方案：

tf.reshape(X，shape=[tf.shape(X)*tf.shape(x)1,2])

我使用tf.shape()调用None维度，并将它们相乘。

Answer 1

解决方案

tf.reshape(X，shape=[tf.shape(X)*tf.shape(x)1,2])

我使用tf.shape()调用None维度，并将它们相乘。