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keras 使用Lambda 快速新建层 添加多个参数操作
脚本专栏 2024/11/17 佚名
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keras许多简单操作，都需要新建一个层，使用Lambda可以很好完成需求。

# 额外参数
def normal_reshape(x, shape):
 return K.reshape(x,shape)
 
output = Lambda(normal_reshape, arguments={'shape':(-1, image_seq, 1000)})(output)
output = Lambda(lambda inp: K.mean(inp, axis=1), output_shape=(1000,))(output)

更多参考

补充知识：keras 实现包括batch size所在维度的reshape，使用backend新建一层 针对多输入使用不同batch size折衷解决办法

新建层，可以在此层内使用backend完成想要的功能，如包含batch size维度在内的reshpe：

def backend_reshape(x): return backend.reshape(x, (-1, 5, 256))

使用lambda方法调用层：

vision_model.add(Lambda(backend_reshape, output_shape=(5, 256)))

注意指定输出维度

在多输入问题中，有时两个输入具有不同的batch size，但在keras无法直接实现。我所遇到的问题是，我有两个输入分别是图像输入和问题输入，对于图像输入每个样本是一个图像序列。这就要求我们在把图像序列输入到CNN中时是一张一张图像。

我的解决办法是在输入是把图像序列作为一个样本，等输入进去后，通过上述的reshape方法将图像序列重新拆分成一张张图像输入到CNN，然后在后期处理时重新reshape成一个序列样本。

代码：

image_seq = 4
def preprocess_reshape(x):
 return K.reshape(x, (-1, 224, 224,3))
 
def backend_reshape(x):
 return K.reshape(x, (-1, image_seq, 256))
image_input = Input(shape=(image_seq, 224, 224, 3) , name='input_img')
image_re = Lambda(preprocess_reshape, output_shape=(224,224,3))(image_input)
im_pre = Lambda(preprocess_input, name='preprocessing')(image_re)

vision_model.add(Lambda(backend_reshape, output_shape=(image_seq, 256))) vision_model.add(LSTM(256, kernel_regularizer=l2, recurrent_regularizer=l2))

以上这篇keras 使用Lambda 快速新建层 添加多个参数操作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,Lambda,新建层,添加参数
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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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