Как изменить форму ввода модели с лямбда-слоем - PullRequest
Новая
       19

Как изменить форму ввода модели с лямбда-слоем

0 голосов
/ 14 июня 2019

Предположим, что я определил мобильную сеть из моделей keras следующим образом: 

base_model = MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=False,  input_shape=(224, 224, 3))

# add a global spatial average pooling layer
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x) 
predictions = Dense(12, activation='softmax')(x)

# this is the model we will train
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer = Adam(),
              metrics=['accuracy'])

Но я бы хотел добавить пользовательский слой к входному изображению препорессы следующим образом: 

def myFunc(x):
     return K.reshape(x/255,(-1,224,224,3))
new_model = Sequential()
new_model.add(Lambda(myFunc,input_shape =( 224, 224, 3),  output_shape=(224, 224, 3)))
new_model.add(model)
new_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer = Adam(),
              metrics=['accuracy'])
new_model.summary()

Это работаетдовольно хорошо, но теперь мне нужно иметь входную форму 224 224 3 вместо (None, 224, 224, 3) - как это сделать

1 Ответ

1 голос
/ 14 июня 2019

Чтобы расширить размерность вашего тензора, вы можете использовать 

import tensorflow.keras.backend as K  
# adds a new dimension to a tensor
K.expand_dims(tensor, 0)

Однако я не понимаю, зачем вам это нужно, как упомянуто @meonwongac.

Если вы все еще хотите использовать слой Lambda вместо изменения размера / применения других операций к изображениям с skimage / OpenCV / другой библиотекой, один из способов использования слоя Lambda следующий: 

import tensorflow as tf
input_ = Input(shape=(None, None, 3))
next_layer = Lambda(lambda image: tf.image.resize_images(image, (128, 128))(input_)
...