我正在尝试在 TensorFlow 中对一些类似示波器的数据进行建模——具有持续时间、强度等的线性能量脉冲流——但在其他方面执行非常相似的分类任务，我无法弄清楚如何最好地表示它在 TensorFlow 中。
这些教程是针对图像分类的，框架似乎是围绕 4d 张量构建的，我无法弄清楚如何表示我相对简单的数据。
具体来说，我试图弄清楚以下几点：
1）如果我有一串 100 个脉冲和 4 条关于它们的信息，那相当于 4x100 图像还是 100x4 图像？或者也许是一个 100x1 的图像，有 4 个“通道”？张量如何折叠/展开尚不清楚。
2) 最大池化如何转化为这个低维空间？比如，我如何确保我在脉冲之间汇集而不是仅仅在一个通道内，或者其他一些无意义的模式？如何计算和使用“步幅”没有得到很好的解释。
有没有人尝试在 TensorFlow 中模拟类似的数据？