keras中怎样查看卷积后的图像尺寸

在keras中，可以使用model.summary()函数查看整个模型的结构和参数数量等信息，包括卷积层的输出形状。另外，可以使用model.layers[index].output_shape属性获取指定层的输出形状，其中index是层的索引，从0开始计数。在卷积层后面添加Flatten层或者GlobalAveragePooling2D层，可以将卷积层输出的特征图转换为向量，方便查看和处理。

相关问题

keras卷积神经网络的输入尺寸

在 Keras 中，卷积神经网络的输入尺寸可以是任意的，但是需要注意的是，不同的层有不同的限制。一般来说，卷积层的输入尺寸是一个三维张量，其形状为（height, width, channels），其中height和width表示输入的图像高度和宽度，channels表示输入的通道数，例如RGB图像的通道数为3。在Keras中，可以通过设置输入层的 input_shape 参数来指定输入尺寸，例如：

from keras.layers import Conv2D, Input

input_shape = (128, 128, 3) # 输入尺寸为128x128x3
input_layer = Input(shape=input_shape)
conv_layer = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input_layer)

在上面的例子中，我们创建了一个输入层，指定了输入尺寸为128x128x3，然后创建了一个卷积层，其中 filters=64 表示输出通道数为64，kernel_size=(3, 3) 表示卷积核的大小为3x3。

keras 的2D卷积LSTM

Keras中的2D卷积LSTM是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）的网络层，用于处理具有时空关系的二维数据。它可以用于处理视频、图像序列等具有时序性和空间性质的数据。

在Keras中，你可以使用ConvLSTM2D层来实现2D卷积LSTM。该层可以将输入作为一系列二维图像或特征图，并对它们进行卷积操作，同时保留记忆信息。

ConvLSTM2D层的定义如下：

keras.layers.ConvLSTM2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, return_sequences=False, return_state=False, go_backwards=False, stateful=False, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0)

参数说明：
- filters：整数，输出空间的维度（即卷积核的数量）。
- kernel_size：整数或由两个整数组成的元组/列表，卷积核的空间维度。
- strides：整数或由两个整数组成的元组/列表，指定卷积核在每个维度上的步幅。
- padding：字符串，"valid"或"same"，表示是否在输入的边界周围进行填充。
- data_format：字符串，"channels_last"或"channels_first"，表示输入数据的通道位置。
- 其他参数用于配置激活函数、初始化方法、正则化、约束等。

你可以根据你的具体需求和数据特点，使用ConvLSTM2D层构建自己的模型。记得在使用该层时，将输入数据的维度调整为适合ConvLSTM2D层的5D形状。