如何获取前一层的形状并将其传递给下一层？

Question

我希望将传递给输入层的形状为(None,)的输入数据作为模板，并在for循环中使用它来完成某些任务。

以下是我的代码实现部分:

lst_rfrm = []
Inpt_lyr = keras.Input(shape = (None,))
for k in range(tm_stp):
  F = keras.layers.Lambda(lambda x, i, j: x[:, None, j : j + i])
  F.arguments = {'i' : sub_len, 'j' : k}
  tmp_rfrm = F(Inpt_lyr)
  lst_rfrm.append(tmp_rfrm)
cnctnt_lyr = keras.layers.merge.Concatenate(axis = 1)(lst_rfrm)
#defining other layers ...

由于输入形状为（None，），我不知道该在for循环的range()中传递什么参数（我用"tm_stp"来描述）。在这种情况下，我如何获取输入层（传递到输入层的数据）的形状？非常感谢您的任何帮助。

- lordof4towers

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你应该尝试以"张量"的方式处理，而不是迭代。 - Daniel Möller

也许可以在预处理中使用生成器来实现。 - Daniel Möller

你的意思是在这种情况下无法获取输入形状吗？我已经搜索了很多关于张量的方法，但不幸的是没有找到任何方法。 - lordof4towers

非常感谢任何帮助。 - lordof4towers

在TensorFlow中，可以通过tf.shape(layer_name).eval()来获取层的形状（在输入形状为（None，）的动态形状的情况下），但我不知道如何在Keras中实现... - lordof4towers

Answer 1

你可以尝试不同类型的循环。看起来你正在尝试滑动窗口，对吧？你不知道要运行的“长度”，但你知道窗口的大小以及要删除多少边界...所以....

该函数根据以下原则获取切片：

windowSize = sub_len
def getWindows(x):
    borderCut = windowSize - 1 #lost length in the length dimension

    leftCut = range(windowSize) #start of sequence
    rightCut = [i - borderCut for i in leftCut] #end of sequence - negative
    rightCut[-1] = None #because it can't be zero for slicing

    croppedSequences = K.stack([x[:, l: r] for l,r in zip(leftCut, rightCut)], axis=-1)
    return croppedSequences

运行测试：

from keras.layers import *
from keras.models import Model
import keras.backend as K
import numpy as np

windowSize = 3
batchSize = 5

randomLength = np.random.randint(5,10)
inputData = np.arange(randomLength * batchSize).reshape((batchSize, randomLength))

def getWindows(x):
    borderCut = windowSize - 1

    leftCut = range(windowSize)
    rightCut = [i - borderCut for i in leftCut]
    rightCut[-1] = None

    croppedSequences = K.stack([x[:, l: r] for l,r in zip(leftCut, rightCut)], axis=-1)
    return croppedSequences

inputs = Input((None,))
outputs = Lambda(getWindows)(inputs)
model = Model(inputs, outputs)

preds = model.predict(inputData)

for i, (inData, pred) in enumerate(zip(inputData, preds)):
    print('sample: ', i)
    print('input sequence: ', inData)
    print('output sequence: \n', pred, '\n\n')

- Daniel Möller

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谢谢你，Daniel。它起作用了。我非常感激你的帮助。 - lordof4towers