Keras：收集张量更改批量维度

Question

我有一个形状为 (5, 2) 的输入张量，代表 2D 空间中的五个点。我想取第一点，然后从所有五点中减去它。仔细阅读，我想我可以用它K.gather来切片和重复第一层。在 Lambda 层中应用它后，批处理维度被覆盖：_input = Input(shape=(5, 2))x = Reshape((5 * 2,))(_input)x_ = Lambda(lambda t: K.gather(t, [0, 1] * 5))(x)结果是：__________________________________________________________________________________________________Layer (type)                    Output Shape         Param #     Connected to                     ==================================================================================================input_1 (InputLayer)            (None, 5, 2)         0                                            __________________________________________________________________________________________________reshape_1 (Reshape)             (None, 10)           0           input_1[0][0]                    __________________________________________________________________________________________________lambda_1 (Lambda)               (10, 10)             0           reshape_1[0][0]                  __________________________________________________________________________________________________我究竟做错了什么？另外，有没有更简单的方法来做到这一点？

Answer 1

gather函数从批处理（0th）轴返回提供的索引值。因此，它为我们提供了形状为 (10, 10) 的批次中的第一个 (index:0) 和第二个 (index:1) 样本 (形状 (10,)) 的列表 (length=10) 而我们想要第一个批次中每个样本的（索引：0）和第二（索引：1）特征点。为了解决这个问题，我们可以在使用gather函数之前转置张量，以便gather函数选择正确的值，最后生成的张量应该再次转置。

_input = Input(shape=(5, 2))

x = Reshape((5 * 2,))(_input)

x_ = Lambda(lambda t: K.transpose(K.gather(K.transpose(t), [0, 1]*5)))(x)

输出：

_________________________________________________________________

Layer (type)                 Output Shape              Param #   

=================================================================

input_1 (InputLayer)         [(None, 5, 2)]            0         

_________________________________________________________________

reshape (Reshape)            (None, 10)                0         

_________________________________________________________________

lambda (Lambda)              (None, 10)                0         

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Answer 2

如果你使用tf.gather()，你可以避免使用@bit01 描述的转置操作。中有一个axis论点tf.gather()。

_input = Input(shape=(5, 2))

x = Reshape((5 * 2,))(_input)

x_ = Lambda(lambda t: tf.gather(t, [0, 1]*5, axis=1))(x)

# Layer (type)                 Output Shape              Param #   

# =================================================================

# input_2 (InputLayer)         (None, 5, 2)              0         

# _________________________________________________________________

# reshape_2 (Reshape)          (None, 10)                0         

# _________________________________________________________________

# lambda_1 (Lambda)            (None, 10)                0         

# =================================================================