Keras无法将相似的形状加在一起

问题描述

我正在尝试建立一个Inception模型，如下所述： https://towardsdatascience.com/deep-learning-for-time-series-classification-inceptiontime-245703f422db

到目前为止，所有方法都有效，但是当我尝试实现快捷方式层并将两个张量相加时，会出现错误。

这是我的快捷方式代码：

def shortcut_layer(inputs,z_interception):
    print(inputs.shape)
    inputs = keras.layers.Conv1D(filters=int(z_interception.shape[-1]),kernel_size=1,padding='same',use_bias=False)(inputs)

    print(z_interception.shape[-1])
    print(inputs.shape,z_interception.shape)
    inputs = keras.layers.Batchnormalization()(inputs)
    
    z = keras.layers.Add()([inputs,z_interception])
    print('zshape: ',z.shape)
    
    return keras.layers.Activation('relu')(z)

输出如下： （没有，160，8） 128 （无，160，128）（无，160，128）

输出与我期望的完全一样，但是我仍然收到错误：

ValueError：操作数不能与形状（160，128）（160，8）一起广播

这对我来说没有意义，因为我尝试将两个张量的形状相加：（None，160，128）

我希望有人可以帮助我。预先谢谢你。

解决方法

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