Python 如何在 CNN keras 模型中将两个不同维度的输入(keras_tensor 元素)相乘

发布于08月17日

假设在给2D-CNN输入之后，作为第i层的输出，我有一个Output Shape: (None, 1, 3, 1).我还有另一个关于Shape (None, 50, 27, 1)的输入，我想要将列1-9的每个元素与(None，1，3，1)的第一个元素相乘，将列10-18的每个元素与(None，1，3，1)的第二个元素相乘，并将列19-27的每个元素与(None，1，3，1)的第三个元素相乘.总而言之，我想做的事情如下:

然而，使用列表来实现这一点并不困难，我想在我的keras模型中实现这一点.因此，我的输入类型是‘keras.Eng.keras_tensor.KerasT’.你有办法做到这一点吗？

c = tf.keras.layers.Lambda( lambda x: tf.concat( [a*b for a, b in zip( tf.split(x[1], 3, axis=-2), tf.split(x[0], 3, axis=-2) ) ], axis=-2 ) )([a,b])

Python 如何在 CNN keras 模型中将两个不同维度的输入(keras_tensor 元素)相乘

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