我试图在Tensorflow中构建一个循环卷积自动编码器，但是我无法将卷积自动编码器与循环层连接起来 .
根据我的理解，Tensorflow RNNCell接受形状输入（batch_size，time_steps，info_vector），但我的1D卷积层的输出形状为（batch_size，info_vector） . 有没有办法让tensorflow存储以前的信息向量 . 或者，我是否需要使用2D卷积，为输入添加额外的time_step维度，然后不在该维度上进行卷积？
尝试扩展张量的维数：
cnn_out = last_output_of_cnn # for example shape [32,10] cnn_out = tf.expand_dims(cnn_output, axis=-1) # new shape [32,10,1]
您可以在RNN的第一层使用此功能，此处“timestep”为10 .
1 回答
尝试扩展张量的维数：
您可以在RNN的第一层使用此功能，此处“timestep”为10 .