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Keras：複数のパラメーターを持つラムダレイヤー関数

ループを実行するLambda関数を呼び出すKerasのconnectionレイヤーを書き込もうとしていますfor i in range(0,k)ここでkは関数connection(x,k)への入力として供給されます。ここで、Functional APIで関数を呼び出そうとすると、次のように使用してみました。

k = 5
y = Lambda(connection)(x)

また、

y = Lambda(connection)(x,k)

しかし、これらのアプローチはどちらも機能しませんでした。 kの値をグローバルパラメータとして割り当てずにどのようにフィードできますか？

pythonneural-networkkeraskeras-layer
12
Prabaha

使うだけ

y = Lambda(connection)((x,k))

次に、接続メソッドのvar [0]、var [1]

12
Andrey Nikishaev

このGitHubプルリクエスト で問題の解決策を見つけました。使用する

y = Lambda(connection, arguments={'k':k})(x)

働いた！

8
Prabaha
Tmodel = Sequential()
x = layers.Input(shape=[1,])   # Lambda on single input
out1 = layers.Lambda(lambda x: x ** 2)(x)

y = layers.Input(shape=[1,])   # Lambda on multiple inputs
z = layers.Input(shape=[1,])
def conn(IP):
    return IP[0]+IP[1]
out2 = layers.Lambda(conn)([y,z])

Tmodel = tf.keras.Model(inputs=[x,y,z], outputs=[out1,out2],name='Tmodel')  # Define Model
Tmodel.summary()

# output
O1,O2 = Tmodel([2,15,10])
print(O1)   # tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int32)
print(O2)   # tf.Tensor(25, shape=(), dtype=int32)
0
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