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keras slice layer 层实现方式
站长资源 2024/11/25 佚名
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注意的地方： keras中每层的输入输出的tensor是张量， 比如Tensor shape是（N, H, W, C), 对于tf后台， channels_last

Define a slice layer using Lamda layer
def slice(x, h1, h2, w1, w2):
 """ Define a tensor slice function
 """
 return x[:, h1:h2, w1:w2, :]

定义完slice function之后，利用lambda layer添加到定义的网络中去

# Add slice layer
slice_1 = Lambda(slice, arguments={'h1': 0, 'h2': 6, 'w1': 0, 'w2': 6})(sliced)
# As for tensorfow backend, Lambda doesn't need output shape argument
slice_2 = Lambda(slice, arguments={'h1': 0, 'h2': 6, 'w1': 6, 'w2': 12})(sliced)

补充知识：tensorflow和keras张量切片（slice）

Notes

想将一个向量keras slice layer 层实现方式 分割成两部分：keras slice layer 层实现方式 操作大概是：

keras slice layer 层实现方式

在 TensorFlow 中，用 tf.slice 实现张量切片，Keras 中自定义 Lambda 层实现。

TensorFlow

tf.slice(input_, begin, size, name=None)

input_：tf.tensor，被操作的 tensor

begin：list，各个维度的开始下标

size：list，各个维度上要截多长

import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:
 a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
 b = tf.slice(a, [0], [2]) # 第一个维度从 0 开始，截 2 个
 c = tf.slice(a, [2], [3]) # 第一个维度从 2 开始，截 3 个
 print(a.eval())
 print(b.eval())
 print(c.eval())

输出

[1 2 3 4 5]
[1 2]
[3 4 5]

Keras

from keras.layers import Lambda
from keras.models import Sequential
import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5]])
model = Sequential([
 Lambda(lambda a: a[:, :2], input_shape=[5]) # 第二维截前 2 个
])

print(model.predict(a))

输出

[[1. 2.]]

以上这篇keras slice layer 层实现方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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