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)

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。