亚洲在线久爱草,狠狠天天香蕉网,天天搞日日干久草,伊人亚洲日本欧美

為了賬號安全,請及時綁定郵箱和手機立即綁定
已解決430363個問題,去搜搜看,總會有你想問的

如何在張量流中的二維卷積中連接兩個不同形狀的張量?

如何在張量流中的二維卷積中連接兩個不同形狀的張量?

DIEA 2023-06-27 16:20:33
在我的計算管道中,我使用了自定義函數來創建自定義 keras 塊,并且我多次使用此塊Conv2D。最后,我得到了兩個不同的張量,它們具有不同張量形狀的特征圖:TensorShape([None, 21, 21, 64])和TensorShape([None, 10, 10, 192])。在這種情況下,使用tf.keras.layers.concatenate串聯對我來說不起作用。誰能指出如何將這兩個張量連接成一個?有什么想法可以實現這一點嗎?如果我能夠將形狀為TensorShape([None, 21, 21, 64])和 的張量連接起來TensorShape([None, 10, 10, 192]),我想在連接后執行以下操作。x = Conv2D(32, (2, 2), strides=(1,1), padding='same')(merged_tensors)x = BatchNormalization(axis=-1)(x)x = Activation('relu')(x)x = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(x)x = Flatten()(x)x = Dense(256)(x)x = BatchNormalization()(x)x = Activation('relu')(x)x = Dropout(0.25)(x)x = Dropout(0.25)(x)x = Dense(10)(x)x = Activation('softmax')(x)outputs = xmodel = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)我嘗試在 1D 卷積中重塑形狀為TensorShape([None, 21, 21, 64])和 的張量TensorShape([None, 10, 10, 192])并進行合并,然后將輸出重塑回 2d 卷積。我的方法行不通。誰能建議可能的方法來做到這一點?有什么想法嗎?更新我仍然不確定獲得串聯輸出形狀的方式是否有效,TensorShape([None, 21+10, 21+10, 192+64])因為我不確定它從數學角度來看是否有意義。如何使這種串聯變得簡單且正確?連接的正確形狀是什么?任何想法?
查看完整描述

1 回答

?
偶然的你

TA貢獻1841條經驗 獲得超3個贊

要操作串聯,您應該提供除串聯軸之外形狀相同的圖層...在圖像的情況下,如果您想在特征維度(軸 -1)上串聯它們,則圖層必須具有相同的batch_dim、寬度和高度。


如果你想強制執行該操作,你需要做一些等于維度的事情。一種可能性是填充。下面是我在最后一個維度上連接兩層的示例


batch_dim = 32

x1 = np.random.uniform(0,1, (batch_dim, 10,10,192)).astype('float32')

x2 = np.random.uniform(0,1, (batch_dim, 21,21,64)).astype('float32')


merged_tensors = Concatenate()([ZeroPadding2D(((6,5),(6,5)))(x1), x2]) # (batch_dim, 21, 21, 192+64)

使用池化而不是填充:


batch_dim = 32

x1 = np.random.uniform(0,1, (batch_dim, 10,10,192)).astype('float32')

x2 = np.random.uniform(0,1, (batch_dim, 21,21,64)).astype('float32')


merged_tensors = Concatenate()([MaxPool2D(2)(x2), x1]) # (batch_dim, 10, 10, 192+64)


查看完整回答
反對 回復 2023-06-27
  • 1 回答
  • 0 關注
  • 156 瀏覽
慕課專欄
更多

添加回答

舉報

0/150
提交
取消
微信客服

購課補貼
聯系客服咨詢優惠詳情

幫助反饋 APP下載

慕課網APP
您的移動學習伙伴

公眾號

掃描二維碼
關注慕課網微信公眾號