上述代码中cnn的输入是什么
时间: 2023-08-29 10:04:43 浏览: 52
上述代码中第一个 CNN 的输入是经过分解所得分量构成的序列 `cominput`,经过切片和扩展之后得到的形状为 `(batch_size, time_step, 1)` 的张量。具体来说,代码如下:
```
cominput = origin_input[:, :, 1:] # 分解所得分量构成的序列 time_step*N
output = concatenate(
[Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(
tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1))
for ts in range(features-1)], axis=-1)
```
首先,代码通过切片 `origin_input[:, :, 1:]` 取出了所有时间步上除第一个分量以外的分量,得到了形状为 `(batch_size, time_step, N)` 的张量 `cominput`。然后,代码使用了一个 for 循环,对 `cominput` 中的每个分量进行卷积操作,得到一个形状为 `(batch_size, time_step, 64)` 的张量,最后通过 `concatenate` 函数将这些张量拼接在一起,得到一个形状为 `(batch_size, time_step, (N-1)*64)` 的张量作为后续网络的输入。在每个卷积操作中,使用了 `tf.expand_dims` 函数将输入张量的最后一个维度扩展为了 `(batch_size, time_step, 1)`,作为 CNN 的输入。