分类：自定义层

2020
10-08

解决Pytorch自定义层出现多Variable共享内存错误问题

错误信息:RuntimeError:in-placeoperationscanbeonlyusedonvariablesthatdon'tsharestoragewithanyothervariables,butdetectedthatthereare4objectssharingit自动求导是很方便,但是想想,如果两个Variable共享内存,再对这个共享的内存的数据进行修改,就会引起错误!一般是由于inplace操作或是indexing或是转置.这些都是共享内存的.@staticmethoddefbackward(ctx,grad_output):ind_lst=ctx.i... 继续阅读 >

2020
10-08

解决Keras 自定义层时遇到版本的问题

在2.2.0版本前，fromkerasimportbackendasKfromkeras.engine.topologyimportLayerclassMyLayer(Layer):def__init__(self,output_dim,**kwargs):self.output_dim=output_dimsuper(MyLayer,self).__init__(**kwargs)defbuild(self,input_shape):#为该层创建一个可训练的权重self.kernel=self.add_weight(name='kernel',shape=(input_shape[1],self.output_dim),... 继续阅读 >

2020
10-07

keras Lambda自定义层实现数据的切片方式,Lambda传参数

1、代码如下：importnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activation,Reshapefromkeras.layersimportmergefromkeras.utils.visualize_utilimportplotfromkeras.layersimportInput,Lambdafromkeras.modelsimportModeldefslice(x,index):returnx[:,:,index]a=Input(shape=(4,2))x1=Lambda(slice,output_shape=(4,1),arguments={'index':0})(a)x2=Lambda(slice,... 继续阅读 >

2020
10-07

使用Keras加载含有自定义层或函数的模型操作

当我们导入的模型含有自定义层或者自定义函数时，需要使用custom_objects来指定目标层或目标函数。例如：我的一个模型含有自定义层“SincConv1D”，需要使用下面的代码导入：fromkeras.modelsimportload_modelmodel=load_model('model.h5',custom_objects={'SincConv1D':SincConv1D})如果不加custom_objects指定目标层Layer，则会出现以下报错：ValueError:Unknownlayer:SincConv1D同样的，当我的模型含有自定义函数“my... 继续阅读 >