關(guān)于keras中的Reshape用法
更新時(shí)間：2022年07月15日 14:34:48 作者：煙火笑風(fēng)塵
這篇文章主要介紹了關(guān)于keras中的Reshape用法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
keras中的Reshape
keras自帶
from keras.layers import Reshape layer_1 = Reshape((height, width, chns))( layer1)
tensorflow中的reshape函數(shù)
from keras import backend as K K.reshape( layer1,(-1,2,4,8) )?
keras自大的Reshape層不需要寫batch的維度，但是tensorflow的reshape需要完整的維度。
keras.layers.Reshape方法
from keras.models import Sequential from keras.layers import Reshape model = Sequential() # 改變數(shù)據(jù)形狀為3行4列 # 模型的第1層必須指定輸入的維度，注意不需要指定batch的大小 model.add(Reshape((3, 4), input_shape=(12, ))) # 改變數(shù)據(jù)形狀為6行2列 model.add(Reshape((6, 2))) # 改變數(shù)據(jù)形狀為 第2，3維為(2,2)，根據(jù)數(shù)據(jù)元素?cái)?shù)量自動(dòng)確定第1維大小為3 model.add(Reshape((-1, 2, 2))) # 改變數(shù)據(jù)形狀為 第1，2維為(2,2)，根據(jù)數(shù)據(jù)元素?cái)?shù)量自動(dòng)確定第3維大小為3 model.add(Reshape((2, 2, -1))) model.summary()
context_shape = K.int_shape(context) #(None, 7, 7, 32)
#改變第二維是32，根據(jù)數(shù)據(jù)元素?cái)?shù)量自動(dòng)確定第1維大小為none？
context = keras.layers.Reshape((-1, context_shape[-1]))(context) #Tensor shape=(None, None, 32), dtype=float32以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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