我有一個形狀為 (5, 2) 的輸入張量，代表 2D 空間中的五個點。我想取第一點，然后從所有五點中減去它。仔細閱讀，我想我可以用它K.gather來切片和重復第一層。在 Lambda 層中應用它后，批處理維度被覆蓋：_input = Input(shape=(5, 2))x = Reshape((5 * 2,))(_input)x_ = Lambda(lambda t: K.gather(t, [0, 1] * 5))(x)結果是：__________________________________________________________________________________________________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] __________________________________________________________________________________________________我究竟做錯了什么？另外，有沒有更簡單的方法來做到這一點？
2 回答
幕布斯6054654
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gather函數從批處理（0th）軸返回提供的索引值。因此，它為我們提供了形狀為 (10, 10) 的批次中的第一個 (index:0) 和第二個 (index:1) 樣本 (形狀 (10,)) 的列表 (length=10) 而我們想要第一個批次中每個樣本的（索引：0）和第二（索引：1）特征點。為了解決這個問題，我們可以在使用gather函數之前轉置張量，以便gather函數選擇正確的值，最后生成的張量應該再次轉置。
_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)
輸出：
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
input_1 (InputLayer) [(None, 5, 2)] 0
_________________________________________________________________
reshape (Reshape) (None, 10) 0
_________________________________________________________________
lambda (Lambda) (None, 10) 0
=================================================================
慕雪6442864
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如果你使用tf.gather()，你可以避免使用@bit01 描述的轉置操作。中有一個axis論點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
# =================================================================
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