Класс RepeatVector

Слой RepeatVector принимает на вход тензор ранга 2 формы (batch_size, features) и повторяет его n раз вдоль новой оси, превращая в тензор ранга 3 формы (batch_size, n, features). Первым параметром слой принимает целое число n, которое задает количество повторений. Такой слой часто используется для подготовки вектора к подаче в рекуррентные слои, например, в архитектуре encoder-decoder.

Синтаксис

tf.keras.layers.RepeatVector(n, **kwargs)

Пример

Давайте создадим слой RepeatVector, который повторит входной вектор 3 раза:

import tensorflow as tf

layer = tf.keras.layers.RepeatVector(3)
t = tf.constant([[1, 2, 3, 4, 5]])
res = layer(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[1 2 3 4 5]
  [1 2 3 4 5]
  [1 2 3 4 5]]], shape=(1, 3, 5), dtype=int32)

Пример

Давайте применим слой к батчу из двух векторов и повторим каждый из них 2 раза:

import tensorflow as tf

layer = tf.keras.layers.RepeatVector(2)
t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = layer(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[1 2 3]
  [1 2 3]]

 [[4 5 6]
  [4 5 6]]], shape=(2, 2, 3), dtype=int32)

Пример

Давайте встроим слой RepeatVector в модель и посмотрим на форму выходного тензора:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Input(shape=(5,)),
	tf.keras.layers.RepeatVector(4)
])
t = tf.constant([[1, 2, 3, 4, 5]])
res = model(t)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

(1, 4, 5)

Смотрите также

слой Reshape,
который изменяет форму тензора без изменения данных
слой Permute,
который переставляет оси тензора
слой TimeDistributed,
который применяет слой к каждому временному шагу
слой LSTM,
который обрабатывает последовательности с долгой краткосрочной памятью