掩码层
Masking class
keras.layers.Masking(mask_value=0.0, **kwargs)
使用一个掩码值来跳过时间步长来掩码一个序列.
对于输入张量（张量中的维度#1）中的每个时间步长,
如果输入张量在该时间步长上的所有值
都等于mask_value,则该时间步长将在所有下游层中被掩码（跳过）（只要它们支持掩码）.
如果任何下游层不支持掩码但接收到这样的 输入掩码,将引发异常.
示例:
考虑一个形状为(样本, 时间步长, 特征)的NumPy数据数组x,
要输入到LSTM层.你想掩码时间步长#3和#5,因为你缺乏这些时间步长的数据.你可以:
- 设置
x[:, 3, :] = 0.和x[:, 5, :] = 0. - 在LSTM层之前插入一个
Masking层,设置mask_value=0.:
samples, timesteps, features = 32, 10, 8
inputs = np.random.random([samples, timesteps, features]).astype(np.float32)
inputs[:, 3, :] = 0.
inputs[:, 5, :] = 0.
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Masking(mask_value=0.)
model.add(keras.layers.LSTM(32))
output = model(inputs)
# 时间步长3和5将从LSTM计算中跳过.
注意:在Keras掩码约定中,掩码时间步长由
掩码值False表示,而非掩码（即可用）时间步长
由掩码值True表示.