[英]Wrap tensorflow function in keras layer
我正在尝试在keras lambda层中使用tensorflow唯一函数( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/unique )。 代码如下:
def unique_idx(x):
output = tf.unique(x)
return output[1]
then
inp1 = Input(batch_shape(None, 1))
idx = Lambda(unique_idx)(inp1)
model = Model(inputs=inp1, outputs=idx)
当我现在使用**model.compile(optimizer='Adam', loss='mean_squared_error')**
我得到错误:
ValueError:张量转换请求dtype int32 for Tensor with dtype float32:'Tensor(“lambda_9_sample_weights_1:0”,shape =(?,),dtype = float32)'
有谁知道这里的错误或使用张量流函数的不同方式?
keras模型期望将float32
作为输出,但是从tf.unique
返回的indices
是int32
。 一个演员可以解决您的问题。
另一个问题是,unique需要一个扁平阵列。 reshape
这个问题。
import tensorflow as tf
from keras import Input
from keras.layers import Lambda
from keras.engine import Model
def unique_idx(x):
x = tf.reshape(x, [-1])
u, indices = tf.unique(x)
return tf.cast(indices, tf.float32)
x = Input(shape=(1,))
y = Lambda(unique_idx)(x)
model = Model(inputs=x, outputs=y)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
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