kers中TimeDistributed的用法 😊

在深度学习中，处理时间序列数据时，`TimeDistributed` 是一个非常实用的工具。它能让模型对序列中的每个时间步应用相同的层操作 🎯。简单来说，就是让每一帧都“享受”同样的计算规则！例如，如果你想用一个全连接层来处理视频帧，但不想为每帧单独写代码，`TimeDistributed` 就派上用场了。

使用方法也很简单，只需将需要重复应用的层包裹在 `TimeDistributed` 中即可。比如：

```python

from keras.models import Sequential

from keras.layers import TimeDistributed, Dense

model = Sequential()

model.add(TimeDistributed(Dense(8), input_shape=(10, 5)))

```

这段代码的意思是：输入一个形状为 `(batch_size, 10, 5)` 的三维张量（如10帧，每帧5个特征），然后对每个时间步应用一个输出维度为8的全连接层 📈。这样不仅简化了代码，还能提升模型的灵活性！

总之，`TimeDistributed` 是处理时间序列数据的利器，尤其适合视频或语音任务 🎤。掌握了它，你的模型设计会更加优雅高效！💪