重复部分 Keras 模型，取决于输入的数量

您可以使用功能 API来实现这一点，我将在这里给出一个概念证明：

images_in = Input(shape=(None, 32, 32, 3)) # Some number of 32x32 colour images
# think of it as a video, a sequence of images for example
shared_conv = Conv2D(32, 2, ...) # some shared layer that you want to apply to every image
features = TimeDistributed(shared_conv)(images_in) # applies shared_conv to every image

这里TimeDistributed在时间维度上应用给定的层，在我们的例子中，这意味着它适用于每个图像，您将获得每个图像的输出。上面链接的文档中有更多示例，您可以实现一组共享的层/子模型，然后将其应用于每个图像并取减少的总和。