關于keras中的Reshape用法

更新時間：2022年07月15日 14:34:48 作者：煙火笑風塵

這篇文章主要介紹了關于keras中的Reshape用法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

keras中的Reshape

keras自帶

from keras.layers import Reshape
layer_1 = Reshape((height, width, chns))( layer1)

tensorflow中的reshape函數(shù)

from keras import backend as K
K.reshape( layer1,(-1,2,4,8) )?

keras自大的Reshape層不需要寫batch的維度，但是tensorflow的reshape需要完整的維度。

keras.layers.Reshape方法

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Reshape

model = Sequential()
# 改變數(shù)據(jù)形狀為3行4列
# 模型的第1層必須指定輸入的維度，注意不需要指定batch的大小
model.add(Reshape((3, 4), input_shape=(12, )))
# 改變數(shù)據(jù)形狀為6行2列
model.add(Reshape((6, 2)))
# 改變數(shù)據(jù)形狀為 第2，3維為(2,2)，根據(jù)數(shù)據(jù)元素數(shù)量自動確定第1維大小為3
model.add(Reshape((-1, 2, 2)))
# 改變數(shù)據(jù)形狀為 第1，2維為(2,2)，根據(jù)數(shù)據(jù)元素數(shù)量自動確定第3維大小為3
model.add(Reshape((2, 2, -1)))
model.summary()

context_shape = K.int_shape(context) #(None, 7, 7, 32)
    #改變第二維是32，根據(jù)數(shù)據(jù)元素數(shù)量自動確定第1維大小為none？
    context = keras.layers.Reshape((-1, context_shape[-1]))(context) #Tensor shape=(None, None, 32), dtype=float32

以上為個人經(jīng)驗，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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