我想使用Tensorflow的Estimator来简化使用LSTM网络的培训 . 显然，要使用tensorflow的Estimator，必须定义一个模型函数，如下所示：
def some_model_fn(features, labels, mode): ...
使用占位符获取输入和标签没有问题 . 如何将图像转换为tensorflow lstms接受的形状，即[batch_size，num_time_steps，num_features]？
我建议使用numpy将图像加载到多维数组 . 这确实占用了相当多的内存，具体取决于图像大小和时间步数 .
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我建议使用numpy将图像加载到多维数组 . 这确实占用了相当多的内存，具体取决于图像大小和时间步数 .