kerasで途中のテンソルをnumpy化

Question

現在Tensorflowをバックエンドとしたkerasでネットワークを組んでいます。

ネットワークの途中で例えば(None, 10, 10, 1)の様な出力があったとします。ここで、この出力はテンソルになっていると思います。

そこで質問したいのですが、この出力テンソルを一度numpyに変換して、ある処理をした後に再びテンソルに戻してネットワークに情報を流したいです。

そこで質問なのですが、ネットワークの途中で出力のテンソルをnumpyに変換する方法と、numpyをテンソルに変換する方法が知りたいです。

現在はここを見ていますが、分かりません。

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.10/tensorflow/python/keras/backend.py

よろしくお願いします。

Answer 1

グラフ全体をtensorflowで書くのが基本なので、質問でやりたいことをそのままやるのは難しいのではないでしょうか。

全てを頑張ってtensorflowで書くか、もしかしたら処理によってはEagerExecutionで動く可能性があります。

Answer 2

numpy に一旦変換したい理由が numpy の API を使いたいとのことでしたら、
Keras backend API や Tensorflow の API で代用可能ですが、どうでしょうか。

Lambda で Keras backend や Tensorflow の API を使った自作レイヤーを定義できます。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import Model
from keras.layers import Lambda

inputs = Input(shape=(10,))
# 平均を計算する自作レイヤー
outputs = Lambda(lambda x: tf.reduce_sum(x))(inputs)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

x = np.arange(1, 11)
x = np.expand_dims(x, axis=0)  # バッチの次元追加
print(x.shape)  # (1, 10)

print(model.predict(x))  # [55.]