分类：lambda层

2020
10-08

解决Keras的自定义lambda层去reshape张量时model保存出错问题

前几天忙着参加一个AIChallenger比赛，一直没有更新博客，忙了将近一个月的时间，也没有取得很好的成绩，不过这这段时间内的确学到了很多，就在决赛结束的前一天晚上，准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思，莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决，最后在一个日语网站上看到了解决方法。事后想想，这个问题在后面搭建网络的时候会很常见，但是网上却没有人提出解决办法，So,Ithinkthat'sverynecess... 继续阅读 >
2020
10-08

解决Keras 中加入lambda层无法正常载入模型问题

刚刚解决了这个问题，现在记录下来问题描述当使用lambda层加入自定义的函数后，训练没有bug，载入保存模型则显示Nonetypehasnoattribute'get'问题解决方法：这个问题是由于缺少config信息导致的。lambda层在载入的时候需要一个函数，当使用自定义函数时，模型无法找到这个函数，也就构建不了。m=load_model(path,custom_objects={"reduce_mean":self.reduce_mean,"slice":self.slice})其中，reduce_mean和slice定义如下de... 继续阅读 >
2020
10-07

解决keras加入lambda层时shape的问题

使用keras时，加入keras的lambda层以实现自己定义的操作。但是，发现操作结果的shape信息有问题。我的后端是theano，使用了sum操作。比如输入时，shape为（32，28，28），其中32为batch大小。此时对应的ndim应该等于3。但是，lambda处理后结果显示_keras_shape为（32，28，28），而ndim却是2。这导致后边各项操作都会出现问题。此处sum函数加入参数keepdims=True即可。此注意keras中的各种层几乎都不用去理会batch的大小，系统会自... 继续阅读 >