Keras：如何在keras中实现o / p层的重新排序？

Question

我有九个，500维向量作为o / p从合并层跟随重塑层的组合：

...
N=3
merge_rf=merge(cells_rf,mode='concat')
rf_top = Reshape((N*N, 500))(merge_rf)
#proper reordering code here - TODO

...

>>> rf_top.shape 
TensorShape([Dimension(None), Dimension(9), Dimension(500)])

我需要使用已知的映射在rf_top重新排序这些(9, 500) rf_top (9, 500) dim向量

eg - (0,1,2,3,4,5,6,7,8) to -> (0,1,2,5,4,3,6,7,8) for rf_top

我应该使用哪个keras层？ 怎么做？

Answer 1

尝试使用：

reorder_top = merge([Lambda(lambda x: x[:, index, :], 
    output_shape = (1, 500))(rf_top) for index in permutation], 
    mode='concat', concat_axis=1)

permutation是您想要置换图层的排列。 此图层的输出是扁平化的，因此您应该通过以下方式对其进行reshape ：

reorder_top = Reshape ((N*N, 500))(reorder_top)