1、代码如下：
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation,Reshape
from keras.layers import merge
from keras.utils.visualize_util import plot
from keras.layers import Input, Lambda
from keras.models import Model
def slice(x,index):
return x[:,:,index]
a = Input(shape=(4,2))
x1 = Lambda(slice,output_shape=(4,1),arguments={'index':0})(a)
x2 = Lambda(slice,output_shape=(4,1),arguments={'index':1})(a)
x1 = Reshape((4,1,1))(x1)
x2 = Reshape((4,1,1))(x2)
output = merge([x1,x2],mode='concat')
model = Model(a, output)
x_test = np.array([[[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]]])
print model.predict(x_test)
plot(model, to_file='lambda.png',show_shapes=True)
2、注意Lambda 是可以进行参数传递的,传递的方式如下代码所述：
def slice(x,index):
return x[:,:,index]
如上,index是参数,通过字典将参数传递进去.
x1 = Lambda(slice,output_shape=(4,1),arguments={'index':0})(a)
x2 = Lambda(slice,output_shape=(4,1),arguments={'index':1})(a)
3、上述代码实现的是,将矩阵的每一列提取出来,然后单独进行操作,最后在拼在一起。可视化的图如下所示。
补充知识：tf.keras.layers.Lambda()——匿名函数层解析
1. 参数列表
2. 作用
可以把任意的一个表达式作为一个“Layer”对象
Lambda层之所以存在是因为它可以在构建Squential时使用任意的函数或者说tensorflow 函数。
在我们需要完成一些简单的操作(例如VAE中的重采样)的情况下，Lambda层再适合不过了。
3. 举个栗子(VAE)
可以看到通过在encoder和decoder中间加入一个Lambda层使得encoder和decoder连接起来，很方便
def sampling(agrs): mean,logvar = agrs[0],agrs[1] eps = tf.random.normal(tf.shape(mean)) return mean + eps*tf.exp(logvar * 0.5) # 编码阶段 x = layers.Input(shape=(784,)) # 输入层 h1 = layers.Dense(200,activation='softplus')(x) h2 = layers.Dense(200,activation='softplus')(h1) # 均值和方差层不需要激活函数 mean = layers.Dense(latent_dimension)(h2) log_var = layers.Dense(latent_dimension)(h2) # 将采样过程看成一个Lambda层，这里利用自定义的sampling函数 z = layers.Lambda(sampling,output_shape=(latent_dimension,))([mean,log_var]) # 解码阶段 h3 = layers.Dense(200,activation='softplus') h4 = layers.Dense(200,activation='softplus') h5 = layers.Dense(200,activation='softplus') # No activation end = layers.Dense(784) z1 = h3(z) z2 = h4(z1) z3 = h5(z2) out = end(z3) # 建立模型 model = tf.keras.Model(x,out)
4. Lambda层的缺点
Lambda层虽然很好用，但是它不能去更新我们模型的配置信息，就是不能重写'model.get_config()'方法
所以tensorflow提议，尽量使用自定义层(即tf.keras.layers的子类)
关于自定义层，我的博客有一期会专门讲
总结
当网络需要完成一些简单的操作时，可以考虑使用Lambda层。
以上这篇keras Lambda自定义层实现数据的切片方式,Lambda传参数就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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