比如说，我有一个输出 dims (4, x, y) 的层。我想将其拆分为 4 个独立的 (1, x, y) 张量，我可以将其用作其他 4 个层的输入。
我主要寻找的是 Merge 层的反面。我知道在 keras 中没有分割层，但是在 keras 中有没有简单的方法来做到这一点？
最佳答案
你在找这样的东西吗？
import keras.backend as K
import numpy as np
val = np.random.random((4, 2, 3))
t = K.variable(value=val)
t1 = t[0, :, :]
t2 = t[1, :, :]
t3 = t[2, :, :]
t4 = t[3, :, :]
print('t1:\n', K.eval(t1))
print('t2:\n', K.eval(t2))
print('t3:\n', K.eval(t3))
print('t4:\n', K.eval(t4))
print('t:\n', K.eval(t))
它给出了以下输出:
t1:
[[ 0.18787734 0.1085723 0.01127671]
[ 0.06032621 0.14528386 0.21176969]]
t2:
[[ 0.34292713 0.56848335 0.83797884]
[ 0.11579451 0.21607392 0.80680907]]
t3:
[[ 0.1908586 0.48186591 0.23439431]
[ 0.93413448 0.535191 0.16410089]]
t4:
[[ 0.54303145 0.78971165 0.9961108 ]
[ 0.87826216 0.49061012 0.42450914]]
t:
[[[ 0.18787734 0.1085723 0.01127671]
[ 0.06032621 0.14528386 0.21176969]]
[[ 0.34292713 0.56848335 0.83797884]
[ 0.11579451 0.21607392 0.80680907]]
[[ 0.1908586 0.48186591 0.23439431]
[ 0.93413448 0.535191 0.16410089]]
[[ 0.54303145 0.78971165 0.9961108 ]
[ 0.87826216 0.49061012 0.42450914]]]
请注意，现在 t1, t2, t3, t4 是 shape(2,3)。
print(t1.shape.eval()) # prints [2 3]
因此，如果你想保持 3d 形状，你需要执行以下操作:
t1 = t[0, :, :].reshape((1, 2, 3))
t2 = t[1, :, :].reshape((1, 2, 3))
t3 = t[2, :, :].reshape((1, 2, 3))
t4 = t[3, :, :].reshape((1, 2, 3))
现在，您得到正确维度的吐出张量。
print(t1.shape.eval()) # prints [1 2 3]
希望能帮到您解决问题。
关于python - 在keras中拆分图层的输出，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40957421/
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