在使用keras封裝好的層構建網路模型時，可能在層與層之間需要使用一些非keras官方定義的層，比如在兩層之間對上一層輸出的張量進行切割重排列，便需要引入tf.reshape函式，這時候程式就會報錯nonetype』 object has no attribute '_inbound_nodes
參考：attributeerror: 『nonetype』 object has no attribute '_inbound_nodes』解決方法
keras編寫自定義層
發現要解決這個問題就需要用到lambda對使用的函式進行封裝，使其作為乙個「層」對張量進行操作，舉例如下：
x=lambda(
lambda x: tf.reshape(x,[-
1,16384,64
]))(x)
x=lambda(
lambda x: tf.reshape(tf.transpose(x),[
-1,256,64
,64])
)(x)
x=lambda(
lambda x: tf.transpose(x,(0
,1,3
,2))
)(x)
但是在我使用過程中遇到了乙個問題，執行時會始終顯示lambda沒有被定義，最後發現需要新增如下引用，問題才得到解決
from keras.layers import lambdaKeras新增網路層的N種方法
使用keras搭神經網路久了，想整理一下keras新增網路層的n種方法，以防日後忘記。本文以mnist手寫資料為例，神經網路結構使用lenet講解。以下是模組的匯入，資料的載入，資料的預處理。import keras from keras.datasets import mnist from ker...
深度學習 Keras 層及損失函式
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