我试图在keras模型中创建一个常量变量。到目前为止，我一直在做的是将其作为输入传递。但是它始终是一个常量，因此我希望将其作为常量（输入[1,2,3...50]用于每个示例=>，因此我np.tile(np.array(range(50)),(len(X_input)))通常在每个示例中都进行重现）
所以现在我有了：
constant_input = Input(shape=(50,), dtype='int32', name="constant_input")
给出张量： Tensor("constant_input", shape(?,50), dtype=int32)
现在尝试将其作为常量：
np_constant = np.array(list(range(50))).reshape(1, 50)
tf_constant = K.constant(np_constant)
tensor_constant = Input(tensor=tf_constant, shape=(50,), dtype='int32', name="constant_input")
给出张量： Tensor("constant_input", shape(50,1),dtype=float32)
但是我想要的是在每个批次中要缩放的常数，这意味着张量的形状应该(?, 50)与使用的方式相同Input。
有可能这样做吗？