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keras slice layer 层实现方式
脚本专栏 2024/9/29 佚名
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注意的地方： keras中每层的输入输出的tensor是张量， 比如Tensor shape是（N, H, W, C), 对于tf后台， channels_last

Define a slice layer using Lamda layer
def slice(x, h1, h2, w1, w2):
 """ Define a tensor slice function
 """
 return x[:, h1:h2, w1:w2, :]

定义完slice function之后，利用lambda layer添加到定义的网络中去

# Add slice layer
slice_1 = Lambda(slice, arguments={'h1': 0, 'h2': 6, 'w1': 0, 'w2': 6})(sliced)
# As for tensorfow backend, Lambda doesn't need output shape argument
slice_2 = Lambda(slice, arguments={'h1': 0, 'h2': 6, 'w1': 6, 'w2': 12})(sliced)

补充知识：tensorflow和keras张量切片（slice）

Notes

想将一个向量keras slice layer 层实现方式 分割成两部分：keras slice layer 层实现方式 操作大概是：

keras slice layer 层实现方式

在 TensorFlow 中，用 tf.slice 实现张量切片，Keras 中自定义 Lambda 层实现。

TensorFlow

tf.slice(input_, begin, size, name=None)

input_：tf.tensor，被操作的 tensor

begin：list，各个维度的开始下标

size：list，各个维度上要截多长

import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:
 a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
 b = tf.slice(a, [0], [2]) # 第一个维度从 0 开始，截 2 个
 c = tf.slice(a, [2], [3]) # 第一个维度从 2 开始，截 3 个
 print(a.eval())
 print(b.eval())
 print(c.eval())

输出

[1 2 3 4 5]
[1 2]
[3 4 5]

Keras

from keras.layers import Lambda
from keras.models import Sequential
import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5]])
model = Sequential([
 Lambda(lambda a: a[:, :2], input_shape=[5]) # 第二维截前 2 个
])

print(model.predict(a))

输出

[[1. 2.]]

以上这篇keras slice layer 层实现方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
keras,slice,layer层
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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