Вызов слоя слияния для пакетных данных в Keras (усреднение вывода слоя по пакету)

Я использую функциональный API Keras и заинтересован в усреднении выходных данных предыдущего слоя по тренировочному пакету.

Я попытался просто вызвать средний слой Keras на выходе плотного слоя.

Вот простой пример.

from keras.models import  Model
from keras import layers
from keras import Input
from keras.utils import plot_model

input_tensor = layers.Input(shape=(784,))
output = layers.Dense(10,)(input_tensor)
average = layers.Average()(output)
avgout = Model(input_tensor, avgout)
avgout.summary()

Я бы хотел, чтобы слой «avgout» давал мне средний результат выходного слоя. Результат:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-9d5576113651> in <module>
      6 input_tensor = layers.Input(shape=(784,))
      7 output = layers.Dense(10,)(input_tensor)
----> 8 average = layers.Average()(output)
      9 avgout = Model(input_tensor, avgout)
     10 avgout.summary()

~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/base_layer.py in __call__(self, inputs, **kwargs)
    429                                          'You can build it manually via: '
    430                                          '`layer.build(batch_input_shape)`')
--> 431                 self.build(unpack_singleton(input_shapes))
    432                 self.built = True
    433 

~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/keras/layers/merge.py in build(self, input_shape)
     66         # Used purely for shape validation.
     67         if not isinstance(input_shape, list):
---> 68             raise ValueError('A merge layer should be called '
     69                              'on a list of inputs.')
     70         if len(input_shape) < 2:

ValueError: A merge layer should be called on a list of inputs.
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
546
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Средний слой в компьютере keras представляет собой среднее значение нескольких тензоров, но не среднее значение одного тензора.

Что вы можете сделать, так это использовать бэкэнд keras:

from keras import backend as K
from keras.models import  Model
from keras import layers
from keras import Input
from keras.utils import plot_model

def mean(input):
    return K.mean(input, axis=1)

input_tensor = layers.Input(shape=(784,))
output = layers.Dense(10,)(input_tensor)
average = layers.Lambda(mean, input_shape=(10,))(output)
avgout = Model(input_tensor, average)
avgout.summary()

Другие вопросы по теме