Gla*_*lau 2 machine-learning neural-network deep-learning keras tensorflow
我的输入状态形状 = (84,84,4)
state = Input(shape=(84,84,4), dtype="float")
它是连续帧的堆叠序列。
我想将此状态传递给 keras 模型作为输入，首先传递给 TimeDistributed 层，然后传递给 LSTM
据我了解，时间步长是第一个维度，我需要适当地重塑我的状态
shape=(4, 84, 84)
并将帧保持在自己的尺寸和拓扑结构中
state_t=tf.transpose(state,[2,1,0])
这是你想要的 ？
（或 [2,0,1] 这取决于你想做什么......）
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