回答編集履歴
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reshape() がバッチを考慮していなかったので修正
test
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@@ -180,13 +180,13 @@
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181
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"""
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182
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183
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-
t1 = K.tile(K.reshape(x[0], (1, 10, 10, 1, 1)), (1, 1, 1, 5, 1))
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183
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+
t1 = K.tile(K.reshape(x[0], (-1, 10, 10, 1, 1)), (1, 1, 1, 5, 1))
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184
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185
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t2 = K.reverse(x[1], axes=2)
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188
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-
t2 = K.tile(K.reshape(t2, (1, 10, 1, 5, 1)), (1, 1, 10, 1, 1))
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+
t2 = K.tile(K.reshape(t2, (-1, 10, 1, 5, 1)), (1, 1, 10, 1, 1))
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実現したい処理を Keras で実行する方法を追記
test
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```
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+
```python
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import numpy as np
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```
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+
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+
追記
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### 処理したい内容
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```python
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+
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+
data = np.empty((10, 10, 5, 1))
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+
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+
for i in range(10):
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+
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+
for j in range(10):
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+
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+
for k in range(5):
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+
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+
data[i, j, k] = a[i, j] + b[i, 4 - k]
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+
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```
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+
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+
### numpy の API を利用した書き方
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+
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+
```python
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import numpy as np
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+
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+
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+
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+
# 入力を作成する。
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+
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+
###########################################
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+
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+
# Tensorflow では、値の型はデフォルトで float32 で扱われるのでそれに合わせる。
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+
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+
a = np.random.randn(10, 10, 1).astype(np.float32)
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+
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+
b = np.random.randn(10, 5, 1).astype(np.float32)
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+
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93
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+
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+
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+
# for style
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+
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+
###########################################
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+
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+
A1 = np.empty((10, 10, 5, 1))
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100
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+
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101
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+
B1 = np.empty((10, 10, 5, 1))
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102
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+
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103
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+
data1 = np.empty((10, 10, 5, 1))
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104
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+
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105
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+
for i in range(10):
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+
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107
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+
for j in range(10):
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+
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+
for k in range(5):
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+
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111
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+
A1[i, j, k] = a[i, j]
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112
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+
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113
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+
B1[i, j, k] = b[i, 4 - k]
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114
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+
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115
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+
data1[i, j, k] = a[i, j] + b[i, 4 - k]
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116
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+
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+
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+
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+
# numpy style
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+
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121
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+
###########################################
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122
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+
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123
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+
A2 = np.tile(a.reshape(10, 10, 1, 1), (1, 1, 5, 1))
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124
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+
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125
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+
B2 = np.tile(np.flip(b, axis=1).reshape(10, 1, 5, 1), (1, 10, 1, 1))
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126
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+
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127
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+
data2 = A2 + B2
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+
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129
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+
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130
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+
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131
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+
# for style と numpy style が一致するかどうか
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132
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+
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133
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+
print(np.all(np.isclose(A1, A2))) # True
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134
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+
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135
|
+
print(np.all(np.isclose(B1, B2))) # True
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136
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+
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137
|
+
print(np.all(np.isclose(data1, data2))) # True
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138
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+
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139
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+
```
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+
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+
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142
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+
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143
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+
`a[i, j]` は `k in range(5)` 中は同じ値になるので、`np.tile()` で axis=3 を 5 回繰り返す。
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144
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+
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145
|
+
`b[i, 4 - k]` は、(10, 5, 1) の numpy 配列を axis=1 で反転させ、`j in range(10)` 中は同じ値になるので、`np.tile()` で axis=2 を 10 回繰り返す。
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146
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+
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+
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+
### Keras Backedn API を利用した書き方
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+
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+
```python
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+
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+
import tensorflow as tf
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+
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+
from keras.models import Model
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+
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+
from keras.layers import Input, Lambda
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160
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+
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+
from keras import backend as K
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+
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163
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+
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164
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+
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+
# numpy の関数を Keras Backend API で置き換えた
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166
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+
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+
# バッチの次元が1つ増えていることに注意。
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168
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+
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+
def process(x):
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170
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+
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171
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+
"""Args:
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172
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+
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173
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+
x: [(None, 10, 10, 1) のテンソル、(None, 10, 5, 1) のテンソル]
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174
|
+
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175
|
+
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176
|
+
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177
|
+
Returns:
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178
|
+
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179
|
+
(None, 10, 10, 5, 1) のテンソル
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180
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+
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181
|
+
"""
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182
|
+
|
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183
|
+
t1 = K.tile(K.reshape(x[0], (1, 10, 10, 1, 1)), (1, 1, 1, 5, 1))
|
|
184
|
+
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|
185
|
+
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186
|
+
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|
187
|
+
t2 = K.reverse(x[1], axes=2)
|
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188
|
+
|
|
189
|
+
t2 = K.tile(K.reshape(t2, (1, 10, 1, 5, 1)), (1, 1, 10, 1, 1))
|
|
190
|
+
|
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191
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+
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192
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+
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193
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+
return t1 + t2
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194
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+
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195
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+
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196
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+
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197
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+
# モデルを作成する。
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198
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+
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199
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+
input_a = Input(shape=(10, 10, 1))
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200
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+
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201
|
+
input_b = Input(shape=(10, 5, 1))
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202
|
+
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203
|
+
outputs = Lambda(process)([input_a, input_b])
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204
|
+
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205
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+
model = Model(inputs=[input_a, input_b], outputs=outputs)
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206
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+
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207
|
+
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208
|
+
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209
|
+
# a, b はバッチの次元を追加する。順伝搬して結果を計算する。
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210
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+
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211
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+
data3 = model.predict([a[np.newaxis, ...], b[np.newaxis, ...]])
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212
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+
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213
|
+
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214
|
+
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215
|
+
# numpy で計算した値と一致するかどうか
|
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216
|
+
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217
|
+
print(np.all(np.isclose(data1, data3))) # True
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218
|
+
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219
|
+
```
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220
|
+
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221
|
+
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222
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+
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223
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+
numpy の API でできることは Keras Backend API または Tensorflow の API でできるかと思います。
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