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keras - 在keras中将输入与常量向量连接起来。如何定义 batch_size

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 16:01:53 30 4
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作为这个问题的后续:

Concatenate input with constant vector in keras

我正在尝试使用建议的解决方案:

constant=K.variable(np.ones((1,10, 5)))
constant = K.repeat_elements(constant,rep=batch_size,axis=0)

并得到以下错误:

NameError: name 'batch_size' is not defined

我看不出如何在 keras 模型中定义 batch_size [未明确],以便可以连接符号层和常量层以便将它们用作输入层。

最佳答案

获取动态批量大小:

batch_size = K.shape(your_tensor)[0]

但是 K.repeat_elements() 不接受 repTensor 值。但是,您可以使用 K.tile() 产生相同的结果。 :

from keras.models import *
from keras import backend as K
import numpy as np

a = Input(shape=(10, 5))
batch_size = K.shape(a)[0]
constant = K.variable(np.ones((1,10, 5)))
constant = K.tile(constant, (batch_size, 1, 1))
print(constant)
# Tensor("Tile:0", shape=(?, 10, 5), dtype=float32)

关于keras - 在keras中将输入与常量向量连接起来。如何定义 batch_size,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50254513/

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