如何在形状未知的张量上应用 numpy 函数

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何在形状未知的张量上应用 numpy 函数

【英文标题】：how to apply numpy function on a tensor with unknown shape

【发布时间】：2021-12-01 23:58:54

【问题描述】：

我正在尝试构建一个模仿 NumPy 预构建切片功能的 Keras 层，例如 ([np.tile][1])。我已经尝试了以下代码，但它没有工作

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras import Input

class Tile(Layer):
    def __init__(self,repeat, **kwargs):
        self.repeat = repeat
        super(Tile,self).__init__(**kwargs)

    def call(self, x):
        return np.tile(x,self.repeat)

input= Input(shape= (3,))
repeat = (1,2)
x = Tile(repeat)(input)
model = keras.Model(input,x)
print(model(tf.ones(3,)))

错误输出：

---> x = Tile(repeat)(input)
NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (Placeholder:0) to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported

我认为这个问题与批量大小的未知维度有关，但我不知道如何处理它。有人可以帮忙吗？

【参考方案1】：

这里有几个问题。

Keras 符号张量无法使用 NumPy 进行操作。要么急切地运行，要么使用 Tensorflow 操作 您需要为模型提供 2d 输入

试试这个：

import tensorflow as tf
import numpy as np


class Tile(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, repeat, **kwargs):
        self.repeat = repeat
        super(Tile, self).__init__(**kwargs)

    def call(self, x):
        return tf.tile(x, self.repeat)


input = tf.keras.Input(shape=(3,))
repeat = (1, 2)
x = Tile(repeat)(input)
model = tf.keras.Model(input, x)
print(model(tf.ones((1, 3))))

tf.Tensor([[1. 1. 1. 1. 1. 1.]], shape=(1, 6), dtype=float32)