Dzieńdobry. Mam dziwny problem - Mam konwolucyjną sieć neurownową z wejściem o rozmiarze 128,128,1 przechodzi ona przez kilka warstw splotowych uzyskując rozmiar 16,16,250 i chce teraz dodać dodatkowe 6 kanałów które są drugim wejściem do sieci (kształt 2 wejścia to po prostu wektor 6 elementowy) jak przekształcić ten 6 elementowy tensor na tensor o ksztalcie 16,16,6 by użyć normalnie concat? używam kerasa w tf.
Input = tf.keras.layers.Input(shape=(SIZE,SIZE,1))
Input2 = tf.keras.layers.Input(shape=(6,))
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(8,3,padding='same',activation=tf.keras.activations.elu)(Input)
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(16,3,(2,2),padding='same',activation=tf.keras.activations.elu)(hidd)
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(32,3,padding='same',activation=tf.keras.activations.elu)(hidd)
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(64,3,(2,2),padding='same',activation=tf.keras.activations.elu)(hidd)
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(128,3,(2,2),padding='same',activation=tf.keras.activations.elu)(hidd)
#gdzies tu chce dolaczyc Input2
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(250,3,padding='same',activation=tf.keras.activations.elu)(hidd)
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(256,3,padding='same',activation=tf.keras.activations.elu)(hidd)
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(128,3,padding='same',activation=tf.keras.activations.elu)(hidd)
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(64,3,padding='same',activation=tf.keras.activations.elu)(hidd)
hidd = tf.keras.layers.UpSampling2D()(hidd)
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(32,3,padding='same',activation=tf.keras.activations.elu)(hidd)
hidd = tf.keras.layers.UpSampling2D()(hidd)
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(32,2,padding='same',activation=tf.keras.activations.elu)(hidd)
hidd = tf.keras.layers.UpSampling2D()(hidd)
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(16,2,padding='same',activation=tf.keras.activations.elu)(hidd)
hidd = tf.keras.layers.Conv2D(2,3,padding='same',activation=tf.keras.activations.tanh)(hidd)