keras Lambda自定义层实现数据的切片方式,Lambda传参数

1、代码如下：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation,Reshape
from keras.layers import merge
from keras.utils.visualize_util import plot
from keras.layers import Input, Lambda
from keras.models import Model

def slice(x,index):
 return x[:,:,index]

a = Input(shape=(4,2))
x1 = Lambda(slice,output_shape=(4,1),arguments={'index':0})(a)
x2 = Lambda(slice,output_shape=(4,1),arguments={'index':1})(a)
x1 = Reshape((4,1,1))(x1)
x2 = Reshape((4,1,1))(x2)
output = merge([x1,x2],mode='concat')
model = Model(a, output)
x_test = np.array([[[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]]])
print model.predict(x_test)
plot(model, to_file='lambda.png',show_shapes=True)

2、注意Lambda 是可以进行参数传递的,传递的方式如下代码所述：

def slice(x,index):
return x[:,:,index]

如上,index是参数,通过字典将参数传递进去.

x1 = Lambda(slice,output_shape=(4,1),arguments={'index':0})(a)
x2 = Lambda(slice,output_shape=(4,1),arguments={'index':1})(a)

3、上述代码实现的是,将矩阵的每一列提取出来,然后单独进行操作,最后在拼在一起。可视化的图如下所示。

补充知识：tf.keras.layers.Lambda()——匿名函数层解析

1. 参数列表

2. 作用

可以把任意的一个表达式作为一个“Layer”对象

Lambda层之所以存在是因为它可以在构建Squential时使用任意的函数或者说tensorflow 函数。

在我们需要完成一些简单的操作(例如VAE中的重采样)的情况下，Lambda层再适合不过了。

3. 举个栗子(VAE)

可以看到通过在encoder和decoder中间加入一个Lambda层使得encoder和decoder连接起来，很方便

def sampling(agrs):
  mean,logvar = agrs[0],agrs[1]
  eps = tf.random.normal(tf.shape(mean))
  return mean + eps*tf.exp(logvar * 0.5)

# 编码阶段

x = layers.Input(shape=(784,)) # 输入层

h1 = layers.Dense(200,activation='softplus')(x)
h2 = layers.Dense(200,activation='softplus')(h1)
# 均值和方差层不需要激活函数
mean = layers.Dense(latent_dimension)(h2)
log_var = layers.Dense(latent_dimension)(h2)

# 将采样过程看成一个Lambda层，这里利用自定义的sampling函数
z = layers.Lambda(sampling,output_shape=(latent_dimension,))([mean,log_var])

# 解码阶段
h3 = layers.Dense(200,activation='softplus')
h4 = layers.Dense(200,activation='softplus')
h5 = layers.Dense(200,activation='softplus')
# No activation
end = layers.Dense(784)
z1 = h3(z)
z2 = h4(z1)
z3 = h5(z2)
out = end(z3)

# 建立模型
model = tf.keras.Model(x,out)

4. Lambda层的缺点

Lambda层虽然很好用，但是它不能去更新我们模型的配置信息，就是不能重写'model.get_config()'方法

所以tensorflow提议，尽量使用自定义层(即tf.keras.layers的子类)

关于自定义层，我的博客有一期会专门讲

总结

当网络需要完成一些简单的操作时，可以考虑使用Lambda层。

以上这篇keras Lambda自定义层实现数据的切片方式,Lambda传参数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

  • 关于keras.layers.Conv1D的kernel_size参数使用介绍

    今天在用keras添加卷积层的时候,发现了kernel_size这个参数不知怎么理解,keras中文文档是这样描述的: kernel_size: 一个整数,或者单个整数表示的元组或列表, 指明 1D 卷积窗口的长度. 又经过多方查找,大体理解如下: 因为是添加一维卷积层Conv1D(),一维卷积一般会处理时序数据,所以,卷积核的宽度为1,而kernel_size就是卷积核的长度了,这样的意思就是这个卷积核是一个长方形的卷积核. 补充知识:tf.layers.conv1d函数解析(一维卷积) 一维

  • 使用Keras 实现查看model weights .h5 文件的内容

    Keras的模型是用hdf5存储的,如果想要查看模型,keras提供了get_weights的函数可以查看: for layer in model.layers: weights = layer.get_weights() # list of numpy array 而通过hdf5模块也可以读取:hdf5的数据结构主要是File - Group - Dataset三级,具体操作API可以看官方文档.weights的tensor保存在Dataset的value中,而每一集都会有attrs保存各网络

  • 关于keras中keras.layers.merge的用法说明

    旧版本中: from keras.layers import merge merge6 = merge([layer1,layer2], mode = 'concat', concat_axis = 3) 新版本中: from keras.layers.merge import concatenate merge = concatenate([layer1, layer2], axis=3) 补充知识:keras输入数据的方法:model.fit和model.fit_generator 1.第一

  • Keras使用ImageNet上预训练的模型方式

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import keras import numpy as np from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet #Load the VGG model vgg_model = vgg16.VGG16(weights='imagenet') #Load the Inception_V3 model inception_model = inception_v3.I

  • keras Lambda自定义层实现数据的切片方式,Lambda传参数

    1.代码如下: import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation,Reshape from keras.layers import merge from keras.utils.visualize_util import plot from keras.layers import Input, Lambda from keras.models impo

  • 解决Keras的自定义lambda层去reshape张量时model保存出错问题

    前几天忙着参加一个AI Challenger比赛,一直没有更新博客,忙了将近一个月的时间,也没有取得很好的成绩,不过这这段时间内的确学到了很多,就在决赛结束的前一天晚上,准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思,莫名其妙的一个问题.谷歌很久都没有解决,最后在一个日语网站上看到了解决方法. 事后想想,这个问题在后面搭建网络的时候会很常见,但是网上却没有人提出解决办法,So, I think that's very necessary for me to note this.

  • 解决Keras 自定义层时遇到版本的问题

    在2.2.0版本前, from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class MyLayer(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(MyLayer, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层

  • 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:

  • keras slice layer 层实现方式

    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sl

  • 一小时学会TensorFlow2之自定义层

    一小时学会TensorFlow2之自定义层

    目录 概述 Sequential Model & Layer 案例 数据集介绍 完整代码 概述 通过自定义网络, 我们可以自己创建网络并和现有的网络串联起来, 从而实现各种各样的网络结构. Sequential Sequential 是 Keras 的一个网络容器. 可以帮助我们将多层网络封装在一起. 通过 Sequential 我们可以把现有的层已经我们自己的层实现结合, 一次前向传播就可以实现数据从第一层到最后一层的计算. 格式: tf.keras.Sequential( layers=No

  • 基于MVC5中的Model层开发数据注解

    ASP.NET MVC5中Model层开发,使用的数据注解有三个作用: 数据映射(把Model层的类用EntityFramework映射成对应的表) 数据验证(在服务器端和客户端验证数据的有效性) 数据显示(在View层显示相应的数据) 数据注解相关的命名空间如下: System.ComponentModel.DataAnnotations System.ComponentModel.DataAnnotations.Schema System.Web.Mvc System.Web.Securit

  • 浅谈keras中自定义二分类任务评价指标metrics的方法以及代码

    对于二分类任务,keras现有的评价指标只有binary_accuracy,即二分类准确率,但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标,例如精确率,召回率,F1-score等等,因此需要使用keras提供的自定义评价函数功能构建出针对二分类任务的各类评价指标. keras提供的自定义评价函数功能需要以如下两个张量作为输入,并返回一个张量作为输出. y_true:数据集真实值组成的一阶张量. y_pred:数据集输出值组成的一阶张量. tf.round()可对张量四舍五入,因此tf.round(

  • 解决Keras中Embedding层masking与Concatenate层不可调和的问题

    问题描述 我在用Keras的Embedding层做nlp相关的实现时,发现了一个神奇的问题,先上代码: a = Input(shape=[15]) # None*15 b = Input(shape=[30]) # None*30 emb_a = Embedding(10, 5, mask_zero=True)(a) # None*15*5 emb_b = Embedding(20, 5, mask_zero=False)(b) # None*30*5 cat = Concatenate(axi

  • 解决Pytorch自定义层出现多Variable共享内存错误问题

    错误信息: RuntimeError: in-place operations can be only used on variables that don't share storage with any other variables, but detected that there are 4 objects sharing it 自动求导是很方便, 但是想想, 如果两个Variable共享内存, 再对这个共享的内存的数据进行修改, 就会引起错误! 一般是由于 inplace操作或是ind

随机推荐