keras（tensorflow 后端）条件赋值 K.switch()

Question

我正在尝试实现类似

的东西

if np.max(subgrid) == np.min(subgrid):
    middle_middle = cur_subgrid + 1
else:
    middle_middle = cur_subgrid

由于条件只能在运行时确定，我使用的 Keras 语法如下

middle_middle = K.switch(K.max(subgrid) == K.min(subgrid), lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)

但是我收到了这个错误：

<ipython-input-112-0504ce070e71> in col_loop(j, gray_map, mask_A)
     56 
     57 
---> 58             middle_middle = K.switch(K.max(subgrid) == K.min(subgrid), lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)
     59 
     60             print ('ml',middle_left.shape)

/nfs/isicvlnas01/share/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in switch(condition, then_expression, else_expression)    2561         The selected tensor.    2562     """
-> 2563     if condition.dtype != tf.bool:    2564         condition = tf.cast(condition, 'bool')    2565     if not callable(then_expression):

AttributeError: 'bool' object has no attribute 'dtype'

middle_middle、cur_subgrid、subgrid都是NxN张量。感谢任何帮助。

Answer 1

我认为问题在于 K.max(subgrid) == K.min(subgrid) 你正在创建一个 python 布尔值 来比较两个张量对象，而不是 tensorflow boolean tensor 包含两个输入张量的 values 的比较值。

也就是说，你所写的会被评价为

K.switch(False, lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)

而不是

comparison = ... # Some tensor, that at runtime will contain True if min and max are the same, False otherwise. 
K.switch(comparison , lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)

所以你需要做的是使用 keras.backend.equal() 而不是 ==:

K.switch(K.equal(K.max(subgrid),K.min(subgrid)), lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)

keras（tensorflow 后端）条件赋值 K.switch()

keras (tensorflow backend) conditional assignment with K.switch()

if-statement

backend

switch-statement

keras

tensorflow