keras 2.6.0 _obtain_input_shape

`_obtain_input_shape`是Keras中的一个函数，用于获取输入张量的形状。在Keras 2.6.0中，该函数被标记为私有函数，这意味着它不应该被直接调用，因为它可能会在未来的版本中被删除或更改。

通常情况下，您不需要直接调用`_obtain_input_shape`函数。相反，您可以使用`Input`或`InputLayer`类来创建输入层，并指定输入张量的形状。例如，以下代码创建一个形状为`(None, 32, 32, 3)`的输入张量：

from tensorflow.keras.layers import Input

input_tensor = Input(shape=(32, 32, 3))

在这里，`shape`参数指定了输入张量的形状。第一个维度为`None`，表示输入张量可以接受任意数量的样本。后面三个维度表示输入图像的宽度、高度和通道数。

如果您需要在Keras中编写自定义层或模型，您可能需要使用`_obtain_input_shape`函数来获取输入张量的形状。在这种情况下，您应该小心使用该函数，并确保在将来的Keras版本中对您的代码进行测试和更新。

相关问题

ImportError: cannot import name '_obtain_input_shape' from 'keras.applications.imagenet_utils'

这个错误通常是由于 Keras 版本的问题导致的。可能是你使用的 Keras 版本过低或过高，导致找不到 `_obtain_input_shape` 这个函数。

你可以尝试更新 Keras 到最新版本，或者根据你使用的 Keras 版本来寻找对应的解决方案。如果你使用的是较老的 Keras 版本，可能需要手动定义 `_obtain_input_shape` 函数，或者升级到新版本的 Keras。

def spatial_attention(input_feature): kernel_size = 7 if K.image_data_format() == "channels_first": channel = input_feature._keras_shape[1] cbam_feature = Permute((2, 3, 1))(input_feature) else: channel = input_feature._keras_shape[-1] cbam_feature = input_feature avg_pool = Lambda(lambda x: K.mean(x, axis=3, keepdims=True))(cbam_feature) assert avg_pool._keras_shape[-1] == 1 max_pool = Lambda(lambda x: K.max(x, axis=3, keepdims=True))(cbam_feature) assert max_pool._keras_shape[-1] == 1 concat = Concatenate(axis=3)([avg_pool, max_pool]) assert concat._keras_shape[-1] == 2 cbam_feature = Conv2D(filters=1, kernel_size=kernel_size, strides=1, padding='same', activation='sigmoid', kernel_initializer='he_normal', use_bias=False)(concat) assert cbam_feature._keras_shape[-1] == 1 if K.image_data_format() == "channels_first": cbam_feature = Permute((3, 1, 2))(cbam_feature) return multiply([input_feature, cbam_feature]) 代码解释

这段代码实现了一个空间注意力机制（spatial attention）的函数。空间注意力机制是一种用于增强卷积神经网络（CNN）性能的技术，它能够让网络在学习特征时更加关注重要的区域，减少冗余信息的干扰。

具体来说，这个函数首先根据输入的特征图（input_feature）的格式（是“channels_first”还是“channels_last”）进行处理，并计算出一个平均池化和一个最大池化的结果。然后将这两个结果拼接在一起，通过一个卷积层得到一个注意力矩阵（cbam_feature），最后将输入的特征图和注意力矩阵相乘，得到加强后的特征图。

需要注意的是，这个函数中用到了Keras的一些函数，比如Lambda、Concatenate、Conv2D等，还用到了tensorflow的一些函数，比如mean、max等。