Используя подключенные, последовательные Conv2D слои в Keras, мне нужно установить data_format на каждом слое или только на первом? Мои данные в формате NCHW (сначала каналы).
Чтобы обеспечить некоторый контекст, у меня есть сеть Keras, которая состоит из нескольких последовательно соединенных Conv2D слоев. Мои изображения:
- полутоновой;
- 84x84 пикселей;
- стеков из 4, так что каждый образец имеет указание скорости (то есть образец состоит из 4 последовательных изображений, и я тренируюсь на партиях этих образцов).
Другими словами, каждый образец имеет форму (4, 84, 84). Вот моя модель, которая представляет собой реализацию Deep-q Network:
import numpy as np
import tensorflow as tf
'''
' Huber loss: https://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss
'''
def huber_loss(y_true, y_pred):
error = y_true - y_pred
cond = tf.keras.backend.abs(error) < 1.0
squared_loss = 0.5 * tf.keras.backend.square(error)
linear_loss = tf.keras.backend.abs(error) - 0.5
return tf.where(cond, squared_loss, linear_loss)
'''
' Importance Sampling weighted huber loss.
'''
def huber_loss_mean_weighted(y_true, y_pred, is_weights):
error = huber_loss(y_true, y_pred)
return tf.keras.backend.mean(error * is_weights)
# The observation input.
in_obs = tf.keras.layers.Input(shape=(4, 84, 84))
# The importance sampling weights are used with the custom loss function,
# and correct for the non-uniform distribution of the samples.
in_is_weights = tf.keras.layers.Input(shape=(1,))
# Expectations when training (the output is qualities for actions).
in_actual = tf.keras.layers.Input(shape=(4,))
# Normalize the observation to the range of [0, 1].
norm = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x / 255.0)(in_obs)
# Convolutional layers per the Nature paper on DQN.
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=8, strides=4,
activation="relu", data_format="channels_first")(norm)
conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=4, strides=2,
activation="relu", data_format="channels_first")(conv1)
conv3 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1,
activation="relu", data_format="channels_first")(conv2)
# Flatten, and move to the fully-connected part of the network.
flatten = tf.keras.layers.Flatten()(conv3)
dense1 = tf.keras.layers.Dense(512, activation="relu")(flatten)
# Output prediction.
out_pred = tf.keras.layers.Dense(4, activation="linear")(dense1)
# Using Adam optimizer, RMSProp's successor.
opt = tf.keras.optimizers.Adam(lr=5e-5, decay=0.0)
# This network is used for training.
train_network = tf.keras.models.Model(
inputs=[in_obs, in_actual, in_is_weights],
outputs=out_pred)
# The custom loss, which is Huber Loss weighted by IS weights.
train_network.add_loss(
huber_loss_mean_weighted(out_pred, in_actual, in_is_weights))
train_network.compile(optimizer=opt, loss=None)
Заранее спасибо за помощь.