我的输入状态的形状为(84,84,4)

state = Input(shape=(84,84,4), dtype="float")

它是一系列连续帧的堆叠序列。

我想将这个状态作为输入传递给Keras模型，首先传递给TimeDistributed层，然后传递给LSTM层。

据我了解，时间步长是第一个维度，我需要重新整形我的状态以适应

shape=(4, 84, 84)

并保持帧在它们自己的尺寸和拓扑结构中

回答：

state_t=tf.transpose(state,[2,1,0])

这是你想要的吗？
（或者[2,0,1]，这取决于你想做什么…）