解決keras加入lambda層時shape的問題
使用keras時，加入keras的lambda層以實現(xiàn)自己定義的操作。但是，發(fā)現(xiàn)操作結果的shape信息有問題。
我的后端是theano，使用了sum操作。
比如輸入時，shape為（32，28，28），其中32為batch大小。
此時對應的ndim應該等于3。
但是，lambda處理后結果顯示_keras_shape為（32，28，28），而ndim卻是2。
這導致后邊各項操作都會出現(xiàn)問題。
此處sum函數(shù)加入?yún)?shù)keepdims=True即可。
此注意keras中的各種層幾乎都不用去理會batch的大小，系統(tǒng)會自動在shape中加入None占位，所以很多參數(shù)也不用加入batch的大小。但是進行sum等操作時，選擇按照哪個axis進行操作，要考慮batch的存在。
補充知識：keras Merge or merge
在使用keras merge層時，發(fā)現(xiàn)有Merge 、merge兩種：
from keras.layers import Merge
from keras.layers import merge
使用第一種是報錯
“TensorVariable object has no attribute 'get_output_shape_at' ”
使用第二種小寫即可。
以上這篇解決keras加入lambda層時shape的問題就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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