當你使用 tensorflow.keras.layers.Add 不同的形狀時會發生什么？

Question

所以我只是根據文檔意識到，tensorflow keras 的添加層希望添加的張量之間具有相同的形狀（我知道，但錯誤地改變了一個的形狀）。 但是它沒有拋出錯誤，而是做了一些意想不到的事情。 有誰知道它的作用？

Answer 1

根據我的經驗，它復制並擴展較小形狀的張量以匹配較大形狀的張量（如果可能）並將它們相加以給出結果。 所以如果你這樣做

x1 = tf.zeros((32, 32, 3))
x2= tf.zeros((32, 32, 1))
temp = tf.keras.layers.add([x1, x2])
print(tf.shape(temp))

它會打印 (32, 32, 3)

也許不是非常重要的信息，但想防止人們通過使用添加層而不是獲得他們期望的形狀來犯和我一樣的錯誤！