keras Lambda 层

Posted 2021-01-09 jins-note

Lambda层

keras.layers.core.Lambda(function, output_shape=None, mask=None, arguments=None)

本函数用以对上一层的输出施以任何Theano/TensorFlow表达式

如果你只是想对流经该层的数据做个变换，而这个变换本身没有什么需要学习的参数，那么直接用Lambda Layer是最合适的了。

导入的方法是 

from keras.layers.core import Lambda

 Lambda函数接受两个参数，第一个是输入张量对输出张量的映射函数，第二个是输入的shape对输出的shape的映射函数。

参数

• function：要实现的函数，该函数仅接受一个变量，即上一层的输出

• output_shape：函数应该返回的值的shape，可以是一个tuple，也可以是一个根据输入shape计算输出shape的函数

• mask: 掩膜

• arguments：可选，字典，用来记录向函数中传递的其他关键字参数

例子

# add a x -> x^2 layer
model.add(Lambda(lambda x: x ** 2))
# add a layer that returns the concatenation# of the positive part of the input and
# the opposite of the negative part

def antirectifier(x):
    x -= K.mean(x, axis=1, keepdims=True)
    x = K.l2_normalize(x, axis=1)
    pos = K.relu(x)
    neg = K.relu(-x)
    return K.concatenate([pos, neg], axis=1)

def antirectifier_output_shape(input_shape):
    shape = list(input_shape)
    assert len(shape) == 2  # only valid for 2D tensors
    shape[-1] *= 2
    return tuple(shape)

model.add(Lambda(antirectifier,
         output_shape=antirectifier_output_shape))

输入shape

任意，当使用该层作为第一层时，要指定input_shape

输出shape

由output_shape参数指定的输出shape，当使用tensorflow时可自动推断

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keras Lambda自定义层实现数据的切片,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。

 

 

 

 

参考：

https://blog.csdn.net/hewb14/article/details/53414068

https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/54936185

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/core_layer/

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