TimeDistributed(Dense(1))(input1) 如何理解

这段代码是Keras中的一种用法，它的作用是将一个全连接层（Dense）应用于输入张量（input1）的所有时间步长。更具体地说，如果输入张量是一个形状为 `(batch_size, timesteps, input_dim)` 的三维张量，那么 `TimeDistributed(Dense(1))` 就会应用于每个时间步长的形状为 `(batch_size, input_dim)` 的二维张量，最终输出一个形状为 `(batch_size, timesteps, 1)` 的三维张量。

举个例子，假设你有一组时间序列数据，每个时间步长有3个特征。你想利用一个全连接层将其映射到一个标量输出。你可以使用以下代码：

from keras.layers import Input, Dense, TimeDistributed
from keras.models import Model

input1 = Input(shape=(None, 3))  # 输入张量的形状为(batch_size, timesteps, input_dim)
dense_layer = TimeDistributed(Dense(1))(input1)  # 应用全连接层到每个时间步长上
model = Model(inputs=input1, outputs=dense_layer)

这段代码将输入张量 `input1` 的形状定义为 `(None, 3)`，其中 `None` 表示时间步长可以是任意值。然后，它定义了一个 `TimeDistributed` 层，该层应用一个 `Dense` 层到每个时间步长上，从而将输入张量的形状从 `(batch_size, timesteps, input_dim)` 变为 `(batch_size, timesteps, 1)`。最后，这段代码定义了一个 `Model` 对象，将输入张量和输出层连接起来。