画像別の加算をしたい

Question

スタックしていること

あるモデルでの特徴量抽出（layer_output）時の画像別の数値加算を行いたいのですが、その方法がわかりません。

Xは画像枚数（仮に4枚）

・X：4枚
・画像（G,R）：77
・フィルター形状（ch）：2048
・画像+フィルター形状：77*2048

コード

lst = []

for x in range(len(X)):
    G, R, ch = layer_output[x].shape[0:]
    res = np.zeros((G,R))　#shape.output（7,7)が4枚
　　
　　for i in range(ch):
        img_res = layer_output[x][:,:,i]　#shape.output (7,7)が8192(2048*4枚)
        lst.append(img_res)

★ res_ = res + img_res を画像別に行いたいが、画像別に格納できていないため不可。
（注）resは不要と思いますが、目的に沿った意味がありますのでご了承ください。 

試行したこと

フィルター（ch）ごとにimg_res_splt = np.split(img_res, ch)分割も試行しましたが、ValueError: array split does not result in an equal divisionのエラーが出ます。

冗長にならぬようライブラリーは割愛していますことご容赦ください。
よろしくお願いします。

Comments

[Q71]

「あるモデルでの特徴量抽出（layer_output）時の画像別の数値加算を行いたい」
あるモデルで、特徴量抽出時に、画像別に数値加算を行いたい？

[daesaka]

やりたいことがよくわからないので想像ですが、
lst = np.array(lst)
ans = np.sum(lst, asix=3)
ですか???

[daesaka]

なんかわかってきた。2つ目のループ
'''
　　for i in range(ch):
img_res = layer_output[x][:,:,i]　#shape.output (7,7)が8192(2048*4枚)
lst.append(img_res)
'''
をfor文は使わないでこう書き直す。
'''
img_res = np.sum(layer_output[x],axis=2)
lst.append(img_res)
'''
でどうでしょう???

[hidemomo]

連絡が遅れてすいません。ご指摘の通りですね。
何日かかかりましたが、私も同じ解に行きつきました。
(※）axis＝-1としましたが。

daesakaさんにベストアンサーを供与したいので、恐縮ですが回答欄に
```
img_res = np.sum(layer_output[x],axis=2)
lst.append(img_res)
```
を記入いただいてよろしいですか。
ありがとうございました。

Answer 1

これでお願いします。

img_res = np.sum(layer_output[x],axis=2)
lst.append(img_res)