Keras：具有多个参数的 Lambda 层函数

Question

我正在尝试在 Keras 中编写一个 Lambda 层，它调用一个函数 connection，运行一个循环 for i in range(0,k)，其中 k 作为输入输入函数 connection(x,k)。现在，当我尝试调用 Functional API 中的函数时，我尝试使用：

k = 5
y = Lambda(connection)(x)

此外，

y = Lambda(connection)(x,k)

但是这些方法都没有奏效。如何在不将其分配为全局参数的情况下输入 k 的值？

Answer 1

在this GitHub Pull Request中找到问题的解决方案。使用

y = Lambda(connection, arguments={'k':k})(x)

成功了！

Answer 2

只需使用

y = Lambda(connection)((x,k))

然后连接方法中的var[0]、var[1]

Answer 3

Tmodel = Sequential()
x = layers.Input(shape=[1,])   # Lambda on single input
out1 = layers.Lambda(lambda x: x ** 2)(x)

y = layers.Input(shape=[1,])   # Lambda on multiple inputs
z = layers.Input(shape=[1,])
def conn(IP):
    return IP[0]+IP[1]
out2 = layers.Lambda(conn)([y,z])

Tmodel = tf.keras.Model(inputs=[x,y,z], outputs=[out1,out2],name='Tmodel')  # Define Model
Tmodel.summary()

# output
O1,O2 = Tmodel([2,15,10])
print(O1)   # tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int32)
print(O2)   # tf.Tensor(25, shape=(), dtype=int32)

Keras：具有多个参数的 Lambda 层函数

Keras: Lambda layer function with multiple parameters

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