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之前，我想申請完全連接層到數據投影到一個[batch_size, max_time, 10]形狀。整形三維張量鑑於<code>shape=[batch_size, max_time, 128]</code>張量（一個RNN的輸出），爲此<code>max_time</code>可能會發生變化的緻密層
問題是：我是否需要先重塑輸入張量，合併前兩個維度，然後應用tf.layers.dense，然後重新塑形回3D？或者我可以簡單地在3D張量上使用tf.layers.dense來獲得等效的效果？
我想具有用於128個RNN單元和10級輸出的類之間的所有連接共享的單個權重矩陣，從而允許在每個批次相同的可變長度max_time。