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我想使用 tf.keras
API 创建自定义合并层。但是,新的 API 隐藏了我想要继承的 keras.layers.merge._Merge
类。
这样做的目的是创建一个可以对两个不同层的输出进行加权求和/合并的层。之前,在 keras
python API(不是 tensorflow.keras
中包含的 API)中,我可以从 keras.layers.merge._Merge
类继承,现在无法从 tensorflow.keras
访问。
以前我可以在哪里做到这一点
class RandomWeightedAverage(keras.layers.merge._Merge):
def __init__(self, batch_size):
super().__init__()
self.batch_size = batch_size
def _merge_function(self, inputs):
alpha = K.random_uniform((self.batch_size, 1, 1, 1))
return (alpha * inputs[0]) + ((1 - alpha) * inputs[1])
现在,如果使用 tensorflow.keras
,我无法使用相同的逻辑
class RandomWeightedAverage(tf.keras.layers.merge._Merge):
def __init__(self, batch_size):
super().__init__()
self.batch_size = batch_size
def _merge_function(self, inputs):
alpha = K.random_uniform((self.batch_size, 1, 1, 1))
return (alpha * inputs[0]) + ((1 - alpha) * inputs[1])
产品
AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.api._v1.keras.layers' has no attribute 'merge'
我也尝试过从 Layer
类继承
class RandomWeightedAverage(tensorflow.keras.layers.Layer):
def __init__(self, batch_size):
super().__init__()
self.batch_size = batch_size
def call(self, inputs):
alpha = K.random_uniform((self.batch_size, 1, 1, 1))
return (alpha * inputs[0]) + ((1 - alpha) * inputs[1])
这给了我一个输出形状等于multiple
的图层,而我希望输出形状能够被很好地定义。我进一步尝试了
class RandomWeightedAverage(tensorflow.keras.layers.Layer):
def __init__(self, batch_size):
super().__init__()
self.batch_size = batch_size
def call(self, inputs):
alpha = K.random_uniform((self.batch_size, 1, 1, 1))
return (alpha * inputs[0]) + ((1 - alpha) * inputs[1])
def compute_output_shape(self, input_shape):
return input_shape[0]
但这并没有解决输出形状的多重
歧义。
最佳答案
我稍微修改了您的代码以使用 tf.random_uniform
而不是 K.random_uniform
并且它在 1.13.1 和 1.14.0 上运行良好(完整片段和结果)下面的 model.summary()
)。
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
class RandomWeightedAverage(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, batch_size):
super().__init__()
self.batch_size = batch_size
def call(self, inputs, **kwargs):
alpha = tf.random_uniform((self.batch_size, 1, 1, 1))
return (alpha * inputs[0]) + ((1 - alpha) * inputs[1])
def compute_output_shape(self, input_shape):
return input_shape[0]
x1 = tf.keras.layers.Input((32, 32, 1))
x2 = tf.keras.layers.Input((32, 32, 1))
y = RandomWeightedAverage(4)(inputs=[x1, x2])
model = tf.keras.Model(inputs=[x1, x2], outputs=[y])
print(model.summary())
关于python - 如何在 `keras.layers.merge._Merge` 中替换 `tensorflow.keras`,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58133430/
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