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小編這次要給大家分享的是keras加入lambda層時(shí)shape出現(xiàn)問題怎么辦，文章內(nèi)容豐富，感興趣的小伙伴可以來了解一下，希望大家閱讀完這篇文章之后能夠有所收獲。
使用keras時(shí)，加入keras的lambda層以實(shí)現(xiàn)自己定義的操作。但是，發(fā)現(xiàn)操作結(jié)果的shape信息有問題。
我的后端是theano，使用了sum操作。
比如輸入時(shí)，shape為（32，28，28），其中32為batch大小。
此時(shí)對(duì)應(yīng)的ndim應(yīng)該等于3。
但是，lambda處理后結(jié)果顯示_keras_shape為（32，28，28），而ndim卻是2。
這導(dǎo)致后邊各項(xiàng)操作都會(huì)出現(xiàn)問題。
此處sum函數(shù)加入?yún)?shù)keepdims=True即可。
此注意keras中的各種層幾乎都不用去理會(huì)batch的大小，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)在shape中加入None占位，所以很多參數(shù)也不用加入batch的大小。但是進(jìn)行sum等操作時(shí)，選擇按照哪個(gè)axis進(jìn)行操作，要考慮batch的存在。
補(bǔ)充知識(shí)：keras Merge or merge
在使用keras merge層時(shí)，發(fā)現(xiàn)有Merge 、merge兩種：
from keras.layers import Merge
from keras.layers import merge
使用第一種是報(bào)錯(cuò)
“TensorVariable object has no attribute 'get_output_shape_at' ”
使用第二種小寫即可。
看完這篇關(guān)于keras加入lambda層時(shí)shape出現(xiàn)問題怎么辦的文章，如果覺得文章內(nèi)容寫得不錯(cuò)的話，可以把它分享出去給更多人看到。
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