keras permute函数

时间: 2023-12-27 20:04:47 浏览: 216
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Keras loss函数剖析

keras permute_dimensions函数是用于对张量进行维度转置的函数。它可以将张量的维度重新排列，以满足不同的需求。该函数的第一个参数是输入张量，第二个参数是一个整数元组，表示要进行的维度转置的顺序。例如，如果输入张量的形状为(2,3,4)，并且我们想要将第一维和第二维进行转置，则可以使用permute_dimensions函数，如下所示：keras.backend.permute_dimensions(x, (1, 0, 2))。这将返回一个形状为(3,2,4)的张量。
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from keras.layers import GlobalAveragePooling2D, Reshape, Dense, multiply, Permute,GlobalMaxPooling2D,Add,Activation,Lambda,Concatenate,Conv2D 是否正确

这段代码看起来是导入了一些 Keras 中的层（layers），包括全局平均池化层（GlobalAveragePooling2D）、重塑层（Reshape）、全局最大池化层（GlobalMaxPooling2D）、加法层（Add）、激活函数层（Activation）、...

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。...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。

from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class Self_Attention(Layer): def init(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(Self_Attention, self).init(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 # inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len) # 可能seq_len是64，output_dim是128 self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(3, input_shape[2], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(Self_Attention, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): WQ = K.dot(x, self.kernel[0]) WK = K.dot(x, self.kernel[1]) WV = K.dot(x, self.kernel[2]) print("WQ.shape", WQ.shape) # print("WQ_.shape", WQ_.shape) print("K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape", K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape) QK = K.batch_dot(WQ, K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1])) QK = QK / (64 ** 0.5) QK = K.softmax(QK) print("QK.shape", QK.shape) # distribution函数: (QxKt)/dk V = K.batch_dot(QK, WV) return V def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], input_shape[1], self.output_dim) 解释这段代码，举例怎样使用

然后，我们通过batch_dot方法计算出Q和K之间的点积，并使用softmax函数将其归一化，得到注意力分布QK。最后，我们将注意力分布QK和V进行加权求和，得到自注意力层的输出V。 在compute_output_...

我的模型是这样的 ： def LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config): # 输入数据 #inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_len, input_dim)) time_steps1 = trainX1.shape[1] input_dim1 = trainX1.shape[2] # 定义输入张量 input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1)) #lstm1 = input_data1 .... concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=128, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) model.add(keras.layers.Dense(units=多步预测步数)) # 添加多步预测输出层 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) res = add([res,z]) res = Activation('sigmoid')(res) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) return model， 其中model.add形式是否有错误

z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) res = add([res, z]) res = ...

帮我用keras改写

from keras.layers import Layer, average, GlobalAveragePooling2D, GlobalMaxPooling2D, Reshape, Dense, multiply, Permute, Lambda import math class ChannelAttentionModuleConv(Layer): def __init__(self,...

请检查这个多步预测模型定义是否有错误 ： concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) """ # 增加一个TimeDistributed层，以便对每个时间步进行相同的处理 td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(concat) td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td) lstm_out = LSTM(64, return_sequences=True)(td) # 加入LSTM层 lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) """ #highway 使用Dense模拟AR自回归过程，为预测添加线性成份，同时使输出可以响应输入的尺度变化。 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) res = add([concat,z]) res = Activation('sigmoid')(res) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) # 添加其他层 #model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=concat) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=128, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) model.add(keras.layers.Dense(units=8)) # 添加多步预测输出层 return model

该多步预测模型定义看起来没有明显的错误。它包含了LSTM层、Dense层、Dropout层、TimeDistributed层和Lambda层...需要注意的是，该模型的实现可能还需要依赖其他的函数和模块，如keras、tensorflow等，需要先进行导入。

attention输入的结构在keras

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, concatenate, Permute, Dot from keras.models import Model # 定义输入维度 input_dim = 100 sequence_length = 50 batch_size = 32 # 定义LSTM层 lstm_layer = ...

怎么用keras实现胶囊网络

inputs = K.permute_dimensions(inputs, (0, 2, 1, 3)) # inputs shape = [None, num_capsule, input_num_capsule, input_dim_capsule] inputs_hat = tf.scan(lambda ac, x: K.batch_dot(x, self.W, [2, 3]), ...

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可以使用 sklearn 中的 train_test_split 函数将数据集分为训练集和测试集，然后对数据进行归一化处理。 python from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_...

A = K.permute_dimensions(A, (0, 3, 2, 1))

具体来说，K是Keras的后端，permute_dimensions()函数可以用于改变张量的维度顺序。第一个参数A是要改变维度顺序的张量，第二个参数(0, 3, 2, 1)表示要将原来的维度顺序(0, 1, 2, 3)改为(0, 3, 2, 1)。 ...

import tensorflow as tf import numpy as np from keras import Model in_flow= np.load("X_in_30od.npy") out_flow= np.load("X_out_30od.npy") c1 = np.load("X_30od.npy") D1 = np.load("Y_30od.npy") print(c1.shape) print(D1.shape) max=np.max(out_flow) train_in_flow=in_flow[0:200]/max val_in_flow=in_flow[200:260]/max test_in_flow=out_flow[260:]/max train_out_flow=out_flow[0:200]/max val_out_flow=out_flow[200:260]/max test_out_flow=out_flow[260:]/max train_c1=c1[0:200]/max val_c1=c1[200:260]/max test_c1=c1[260:]/max train_D1=D1[0:200]/max val_D1=D1[200:260]/max test_D1=D1[260:]/max print(train_c1.shape, train_in_flow.shape, train_in_flow.shape, train_D1.shape) from keras.layers import * input_od=Input(shape=(5,109,109)) x1=Reshape((5,109,109,1),input_shape=(5,109,109))(input_od) x1=ConvLSTM2D(filters=64,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='same',input_shape=(5,109,109,1))(x1) x1=Dropout(0.2)(x1) x1=Dense(1)(x1) x1=Reshape((109,109))(x1) input_inflow=Input(shape=(5,109)) x2=Permute((2,1))(input_inflow) x2=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) x2=tf.multiply(x1,x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) input_inflow2=Input(shape=(5,109)) x3=Permute([2,1])(input_inflow2) x3=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) x3 = Reshape((109, 109))(x3) x3=tf.multiply(x1,x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) mix=Add()([x2,x3]) mix=Bidirectional(LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid'))(mix) mix=Dense(109,activation='sigmoid')(mix) model= Model(inputs=[input_od,input_inflow,input_inflow2],outputs=[mix]) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') history = model.fit([train_c1, train_in_flow,train_in_flow ],train_D1, validation_data=([val_c1,val_out_flow, val_in_flow], val_D1), epochs=50, batch_size=32) model.save("my_model.h5032") 结果显示WARNING:absl:Found untraced functions such as _update_step_xla while saving (showing 1 of 1). These functions will not be directly callable after loading. 怎么保存函数或者保存参数

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