keras 使用Lambda 快速新建层 添加多个参数操作

keras许多简单操作，都需要新建一个层，使用Lambda可以很好完成需求。

# 额外参数
def normal_reshape(x, shape):
 return K.reshape(x,shape)

output = Lambda(normal_reshape, arguments={'shape':(-1, image_seq, 1000)})(output)
output = Lambda(lambda inp: K.mean(inp, axis=1), output_shape=(1000,))(output)

更多参考

补充知识：keras 实现包括batch size所在维度的reshape，使用backend新建一层 针对多输入使用不同batch size折衷解决办法

新建层，可以在此层内使用backend完成想要的功能，如包含batch size维度在内的reshpe：

def backend_reshape(x): return backend.reshape(x, (-1, 5, 256))

使用lambda方法调用层：

vision_model.add(Lambda(backend_reshape, output_shape=(5, 256)))

注意指定输出维度

在多输入问题中，有时两个输入具有不同的batch size，但在keras无法直接实现。我所遇到的问题是，我有两个输入分别是图像输入和问题输入，对于图像输入每个样本是一个图像序列。这就要求我们在把图像序列输入到CNN中时是一张一张图像。

我的解决办法是在输入是把图像序列作为一个样本，等输入进去后，通过上述的reshape方法将图像序列重新拆分成一张张图像输入到CNN，然后在后期处理时重新reshape成一个序列样本。

代码：

image_seq = 4
def preprocess_reshape(x):
 return K.reshape(x, (-1, 224, 224,3))

def backend_reshape(x):
 return K.reshape(x, (-1, image_seq, 256))
image_input = Input(shape=(image_seq, 224, 224, 3) , name='input_img')
image_re = Lambda(preprocess_reshape, output_shape=(224,224,3))(image_input)
im_pre = Lambda(preprocess_input, name='preprocessing')(image_re)

vision_model.add(Lambda(backend_reshape, output_shape=(image_seq, 256))) vision_model.add(LSTM(256, kernel_regularizer=l2, recurrent_regularizer=l2))

以上这篇keras 使用Lambda 快速新建层 添加多个参数操作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我们。

赞 (0)

相关推荐

  • keras打印loss对权重的导数方式

    Notes 怀疑模型梯度爆炸,想打印模型 loss 对各权重的导数看看.如果如果fit来训练的话,可以用keras.callbacks.TensorBoard实现. 但此次使用train_on_batch来训练的,用K.gradients和K.function实现. Codes 以一份 VAE 代码为例 # -*- coding: utf8 -*- import keras from keras.models import Model from keras.layers import Input

  • keras-siamese用自己的数据集实现详解

    Siamese网络不做过多介绍,思想并不难,输入两个图像,输出这两张图像的相似度,两个输入的网络结构是相同的,参数共享. 主要发现很多代码都是基于mnist数据集的,下面说一下怎么用自己的数据集实现siamese网络. 首先,先整理数据集,相同的类放到同一个文件夹下,如下图所示: 接下来,将pairs及对应的label写到csv中,代码如下: import os import random import csv #图片所在的路径 path = '/Users/mac/Desktop/wxd/fl

  • Keras 使用 Lambda层详解

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! from tensorflow.python.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.python.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2D, Dropout, Conv2DTranspose, Lambda, Input, Reshape, Add, Multiply from tensorflow.python.ker

  • Tensorflow中k.gradients()和tf.stop_gradient()用法说明

    上周在实验室开荒某个代码,看到中间这么一段,对Tensorflow中的stop_gradient()还不熟悉,特此周末进行重新并总结. y = xx + K.stop_gradient(rounded - xx) 这代码最终调用位置在tensoflow.python.ops.gen_array_ops.stop_gradient(input, name=None),关于这段代码为什么这样写的意义在文末给出. [stop_gradient()意义] 用stop_gradient生成损失函数w.r.

  • Keras之自定义损失(loss)函数用法说明

    在Keras中可以自定义损失函数,在自定义损失函数的过程中需要注意的一点是,损失函数的参数形式,这一点在Keras中是固定的,须如下形式: def my_loss(y_true, y_pred): # y_true: True labels. TensorFlow/Theano tensor # y_pred: Predictions. TensorFlow/Theano tensor of the same shape as y_true . . . return scalar #返回一个标量

  • keras 使用Lambda 快速新建层 添加多个参数操作

    keras许多简单操作,都需要新建一个层,使用Lambda可以很好完成需求. # 额外参数 def normal_reshape(x, shape): return K.reshape(x,shape) output = Lambda(normal_reshape, arguments={'shape':(-1, image_seq, 1000)})(output) output = Lambda(lambda inp: K.mean(inp, axis=1), output_shape=(10

  • 使用Keras加载含有自定义层或函数的模型操作

    当我们导入的模型含有自定义层或者自定义函数时,需要使用custom_objects来指定目标层或目标函数. 例如: 我的一个模型含有自定义层"SincConv1D",需要使用下面的代码导入: from keras.models import load_model model = load_model('model.h5', custom_objects={'SincConv1D': SincConv1D}) 如果不加custom_objects指定目标层Layer,则会出现以下报错:

  • 解决keras加入lambda层时shape的问题

    使用keras时,加入keras的lambda层以实现自己定义的操作.但是,发现操作结果的shape信息有问题. 我的后端是theano,使用了sum操作. 比如输入时,shape为(32,28,28),其中32为batch大小. 此时对应的ndim应该等于3. 但是,lambda处理后结果显示_keras_shape为(32,28,28),而ndim却是2. 这导致后边各项操作都会出现问题. 此处sum函数加入参数keepdims=True即可. 此注意keras中的各种层几乎都不用去理会ba

  • mysql通过文档读取并执行命令之快速为mysql添加多用户和数据库技巧

    复制代码 代码如下: # vi mysqlusers.txt create database dataname; grant all privileges on dataname.* to username@localhost identified by 'password'; flush privileges; # /usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p password < mysqlusers.txt 蓝色斜体部分为对应的用户名和密码,添加多个用户及数据

  • JS实现的添加弹出层并完成锁屏操作示例

    JS实现的添加弹出层并完成锁屏操作示例

    本文实例讲述了JS实现的添加弹出层并完成锁屏操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 上图: 代码: <html> <head> <title>弹出层</title> <style type="text/css"> *{ padding:0px; margin:0px; } .up{ width:500px; height: 400px; border:1px solid silver; position: absolute;

  • keras K.function获取某层的输出操作

    如下所示: from keras import backend as K from keras.models import load_model models = load_model('models.hdf5') image=r'image.png' images=cv2.imread(r'image.png') image_arr = process_image(image, (224, 224, 3)) image_arr = np.expand_dims(image_arr, axis=

  • springboot如何为web层添加统一请求前缀

    springboot如何为web层添加统一请求前缀

    目录 如何为web层添加统一请求前缀 配置文件方式 实现WebMvcConfigurer接口 spring web访问页面出现多余前缀和后缀情况 页面中出现hello.jsp 解决方法 如何为web层添加统一请求前缀 配置文件方式 application.properties全局配置文件配置: server.servlet.context-path=/api 实现WebMvcConfigurer接口 重写configurePathMatch()方法,代码: @Configuration publ

  • 在vscode中快速新建html文件的2种方法总结

    在vscode中快速新建html文件的2种方法总结

    目录 在vscode中新建html文件的两种方法: 第一个方法: 第二个方法: 补充:想要快速打开HTML文件查看编辑效果 总结 在vscode中新建html文件的两种方法: 第一个方法: 1 点击菜单[文件],如图所示. 2 点击[新建文件],如图所示. 3 就会创建一个没有命名的文件,如图所示. 4 点击选择语言开始,会弹出选择语言模式,在自动检测的下拉菜单中选择html,一个没有命名的html文件就创建好了. 5 点击保存或者另存为,给没有命名的html起个名字,可以起字母,数字,中文,起

  • pytorch 在网络中添加可训练参数,修改预训练权重文件的方法

    实践中,针对不同的任务需求,我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的. 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络: # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim x = Variable(torch.FloatTensor([1, 2, 3])).cuda() y = Variable(torch.FloatTensor([4,

随机推荐