keras中TimeDistributed和RepeatVector的解释

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1、TimeDistributed和Dense的使用

下面代码是keras里面给出的解释：

  # as the first layer in a model
        model = Sequential()
        model.add(TimeDistributed(Dense(8), input_shape=(10, 16)))
  # now model.output_shape == (None, 10, 8)

从上述代码中可以发现，TimeDistributed和Dense一起配合使用，主要应用于一对多，多对多的情况。
input_shape = (10,16)，表示步长是10，每一步的维度为16，（即：每一个数据的属性长度为16））

首先使用TimeDistributed（Dense（8），input_shape = (10,16)）把每一步的维度为16变成8，不改变步长的大小

若该层的批输入形状然后(50, 10, 16)，则这一层之后的输出为(50, 10, 8)

2、RepeatVector的使用

这个是keras官网给出的解释

        model = Sequential()
        model.add(Dense(32, input_dim=32))
        # now: model.output_shape == (None, 32)
        # note: `None` is the batch dimension

        model.add(RepeatVector(3))
        # now: model.output_shape == (None, 3, 32)

解释：如果输入的形状为（None,32），经过添加RepeatVector(3)层之后，输出变为（None,3,32）,RepeatVector不改变我们的步长，改变我们的每一步的维数（即：属性长度）