假设我在Keras中具有形状（None，32，24）的数据，意味着batch_size = None，我具有形状（24，12）的共享权重W，对于每个示例X中形状（32，24）的X一批，我想做矩阵乘以Y = X @ W，Y的形状是（32，12），最终输出的形状是（None，32，12）。 如何在Keras中获得最终输出？
我尝试使用inputs.get_shape（）[0]来获取batch_size，并在range（）函数中使用它来做矩阵乘法，使用K.stack来获得最终输出，但是batch_size是NoneType，range（）不支持。