Keras 2:在“合并”图层中使用lambda函数
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Keras 2:在“合并”图层中使用lambda函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
我正在尝试实现此合并层:
policy = merge([out1, out2], mode = lambda x: x[0]-K.mean(x[0])+x[1], output_shape = (out_node,))
但是,Keras 2中不再出现“merge”。您只能访问公共标准化的“Merge”图层,例如Add,Multiply,Dot。
如何在Keras 2中实现此功能?我想过制作两个合并图层,但我不知道如何实现它,特别是因为“K.mean”部分。
供参考,以下是进口:
from keras.layers import merge
from keras import backend as K
答案
您可以使用Lambda
图层执行此操作:
from keras import backend as K
from keras.layers import Lambda
policy = Lambda(lambda x: x[0] - K.mean(x[0]) + x[1])([out1, out2])
以上是关于Keras 2:在“合并”图层中使用lambda函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何在 keras lambda 层中使用 tf.py_func 来包装 python 代码。 ValueError:应定义 Dense 输入的最后一个维度。没有找到