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使用Keras实现Tensor的相乘和相加代码

python 搞代码 4年前 (2022-01-09) 18次浏览 已收录 0个评论

前言

最近在写行为识别的代码,涉及到两个网络的融合,这个融合是有加权的网络结果的融合,所以需要对网络的结果进行加权(相乘)和融合(相加)。

最初的想法

最初的想法是用Keras.layers.Add和Keras.layers.Multiply来做,后来发现这样会报错。

<span style="color:transparent">本文来源gaodai#ma#com搞*!代#%^码$网!</span>rate_rgb = k.variable(np.ones((1024,),dtype='float32')*0.8)
rate_esti = k.variable(np.ones((1024,),dtype='float32')*0.2)
weight_gru1 = Multiply()([rate_rgb,gru1])
weight_gru2 = Multiply()([rate_esti,gru2])
last = Add()([weight_gru1,weight_gru2])

这么写会报错,如下

AttributeError: ‘Variable’ object has no attribute ‘_keras_history’

正确做法

后来在网上参考大神的博客,改为如下

weight_1 = Lambda(lambda x:x*0.8)
weight_2 = Lambda(lambda x:x*0.2)
weight_gru1 = weight_1(gru1)
weight_gru2 = weight_2(gru2)
last = Add()([weight_gru1,weight_gru2])

这样就没问题了。

补充知识:Keras天坑:想当然的对层的直接运算带来的问题

天坑

keras如何操作某一层的值(如让某一层的值取反加1等)?keras如何将某一层的神经元拆分以便进一步操作(如取输入的向量的第一个元素乘别的层)?keras如何重用某一层的值(如输入层和输出层乘积作为最终输出)?

这些问题都指向同一个答案,即使用Lambda层。

另外,如果想要更加灵活地操作层的话,推荐使用函数式模型写法,而不是序列式。

Keras当中,任何的操作都是以网络层为单位,操作的实现都是新添一层,不管是加减一个常数还是做乘法,或者是对两层的简单拼接。所以,将一层单独劈一半出来,是一件难事。强调,Keras的最小操作单位是Layer,每次操作的是整个batch。自然,在keras中,每个层都是对象,可以通过dir(Layer对象)来查看具有哪些属性。然而,Backend中Tensorflow的最小操作单位是Tensor,而你搞不清楚到底是Layer和Tensor时,盲目而想当然地进行层的操作,就会出问题。到底是什么?通过type和shape是看不出来的。

如果你只是想对流经该层的数据做个变换,而这个变换本身没有什么需要学习的参数,那么直接用Lambda Layer是最合适的了。

也就是说,对每一层的加减乘除都得用keras的函数,你不能简单使用形如 ‘new_layer’ =1−= 1-=1−’layer’这样的表达方式来对层进行操作。

当遇到如下报错信息:

AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘_inbound_nodes’

TypeError: ‘Tensor’ object is not callable

等等

这是就要考虑一下将程序中层的操作改成Lambda的方式表达。

使用Lambda编写自己的层

Lamda层怎么用?官方文档给了这样一个例子。

# add a x -> x^2 layer
model.add(Lambda(lambda x: x ** 2))

# add a layer that returns the concatenation
# of the positive part of the input and
# the opposite of the negative part

def antirectifier(x):
  x -= K.mean(x, axis=1, keepdims=True)
  x = K.l2_normalize(x, axis=1)
  pos = K.relu(x)
  neg = K.relu(-x)
  return K.concatenate([pos, neg], axis=1)

def antirectifier_output_shape(input_shape):
  shape = list(input_shape)
  assert len(shape) == 2 # only valid for 2D tensors
  shape[-1] *= 2
  return tuple(shape)

model.add(Lambda(antirectifier,
     output_shape=antirectifier_output_shape))

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