主要介绍了Keras实现支持masking的Flatten层代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Keras确实是一大神器，代码可以写得非常简洁，但是最近在写LSTM和DeepFM的时候，遇到了一个问题：样本的长度不一样。对不定长序列的一种预处理方法是，首先对数据进行padding补0，然后引入keras的Masking层，它能自动对0值进行过滤。 问题在于keras的某些层不支持Masking层处理过的输入数据，例如Flatten、AveragePooling1D等等，而其中meanpooling是我需要的一个运算。例如LSTM对每一个序列的输出长度都等于该序列的长度，那么均值运算就只应该

不知道为什么，我总是需要实现某种骚操作，而这种骚操作往往是Keras不支持的。例如，我有一个padding过的矩阵，那么它一定是带masking的，然后我想要把它Flatten，再输入到Dense层。然而Keras的Flatten层不支持masking。 Keras原本Flatten的实现 class Flatten(Layer): def __init__(self, **kwargs): super(Flatten, self).__init__(**kwargs) self.i