我正在尝试实现一个层(通过 lambda 层),它执行以下 numpy 过程:
def func(x, n):
return np.concatenate((x[:, :n], np.tile(x[:, n:].mean(axis = 0), (x.shape[0], 1))), axis = 1)
我陷入困境,因为我不知道如何获取 x 第一个维度的大小(即批量大小)。后台功能int_shape(x)
回报(None, ...)
.
所以,如果我知道batch_size,相应的Keras过程将是:
def func(x, n):
return K.concatenate([x[:, :n], K.tile(K.mean(x[:, n:], axis=0), [batch_size, 1])], axis = 1)