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Python

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tensorflowのlambdaについて。

unramapomg

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/08/05 09:32

編集2018/08/05 09:52
from tensorflow.python.keras.models import Model from tensorflow.python.keras.layers import Input, Conv3D, Lambda from tensorflow.python.keras import backend as K _input = Input(shape=(32,32,32,3)) x = Conv3D(16, 3, padding='same', activation='relu')(_input) x1 = Conv3D(3, 3, padding='same',activation='relu')(x) x2 = Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=0), output_shape=lambda input_shape:(None, 32, 32, 3))(x1) model = Model(inputs=_input, outputs= x2) model.summary()

上のコードを実行すると以下のように出力されます。


Layer (type) Output Shape Param #

input_2 (InputLayer) (None, 32, 32, 32, 3) 0


conv3d_2 (Conv3D) (None, 32, 32, 32, 16) 1312


conv3d_3 (Conv3D) (None, 32, 32, 32, 3) 1299


lambda (Lambda) (32, 32, 32, 3) 0

Total params: 2,611
Trainable params: 2,611
Non-trainable params: 0


ここで質問なのですが、lambdaの出力を(None,32,32,3)としたいです。
より具体的に言うと、lambdaに入力される5次元のテンソル(None, 32, 32, 32, 3)の、真ん中の3つの(32, 32, 32)を3次元のベクトルxと見たとき、その3次元ベクトルxを、K.sum(x, axis=0)の様に計算し、(32,32)の二次元ベクトルにし、(None, 32, 32, 3)と出力したいです。

lambdaで入力と出力の次元が変わるときの、記述の仕方が分かりません。

よろしくお願いします。

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回答1

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自己解決

x2 = Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1))(x1)
の様にするとできました。

投稿2018/08/05 09:58

unramapomg

総合スコア14

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