keras slice layer 層實(shí)現(xiàn)方式
注意的地方： keras中每層的輸入輸出的tensor是張量， 比如Tensor shape是（N, H, W, C), 對(duì)于tf后臺(tái)， 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, :]
定義完slice function之后，利用lambda layer添加到定義的網(wǎng)絡(luò)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)
補(bǔ)充知識(shí)：tensorflow和keras張量切片（slice）
Notes
想將一個(gè)向量
分割成兩部分：
操作大概是：
在 TensorFlow 中，用 tf.slice 實(shí)現(xiàn)張量切片，Keras 中自定義 Lambda 層實(shí)現(xiàn)。
TensorFlow
tf.slice(input_, begin, size, name=None)
input_：tf.tensor，被操作的 tensor
begin：list，各個(gè)維度的開(kāi)始下標(biāo)
size：list，各個(gè)維度上要截多長(zhǎng)
import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5]) b = tf.slice(a, [0], [2]) # 第一個(gè)維度從 0 開(kāi)始，截 2 個(gè) c = tf.slice(a, [2], [3]) # 第一個(gè)維度從 2 開(kāi)始，截 3 個(gè) print(a.eval()) print(b.eval()) print(c.eval())
輸出
[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]) # 第二維截前 2 個(gè) ]) print(model.predict(a))
輸出
[[1. 2.]]
以上這篇keras slice layer 層實(shí)現(xiàn)方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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