Python Keras：一个层输出与输入完全相同的东西

Posted 2023-03-12

【中文标题】Python Keras：一个层输出与输入完全相同的东西

【英文标题】：Python Keras: An layer output exactly the same thing as input

【发布时间】：2018-04-28 02:38:01

【问题描述】：

我正在使用 Keras 构建网络。在这个过程中，我需要一个层，它接受一个 LSTM 输入，什么都不做，只是输出与输入完全相同。即如果LSTM的每条输入记录都像[[A_t1, A_t2, A_t3, A_t4, A_t5, A_t6]]，我正在寻找一个层：

model.add(SomeIdentityLayer(x))

SomeIdentityLayer(x) 将[[A_t1, A_t2, A_t3, A_t4, A_t5, A_t6]] 作为输入和输出[[A_t1, A_t2, A_t3, A_t4, A_t5, A_t6]]。 Keras 中有这样的层/结构吗？谢谢！

【参考方案1】：

对于像身份这样更简单的操作，您可以使用 Lambda 层，例如：

model.add(Lambda(lambda x: x))

这将返回与您的输入完全相同的输出。

【讨论】：

您需要添加 input_shape=your_input_shape 例如model.add(Lambda(lambda x: x, input_shape=x)) 如果您希望这是网络中的唯一层

您知道这与使用 tf.identity() 之间的复杂性差异吗？

【参考方案2】：

其实Layer中默认的call()实现是identity，所以你可以直接使用：

model.add(Layer()) 

【讨论】：

您知道两种解决方案（Lambda(lambda x: x) 和 Layer()）在运行时复杂性方面哪个更可取吗？