带有Lambda函数的HSTACK CNN输出
提问于 2018-02-16 09:21:30
在CNN层之后，我使用Lambda函数将每个过滤器(在CNN上创建的图像)一个接一个地提供给LSTM。
现在，我想改变这一点，使LSTM与所有过滤器一起水平连接在一起。
我看到了一些水平连接图像的代码，如下所示：
images = encoded_imgs[0,:,:,:] // eg: first output of a CNN layer
print(images[1,1,:].size)
image=images[:,:,0]
for i in range(1,10):
image=hstack((image,images[:,:,i])) 但是，如何将其应用于lambda函数以更改我的示例以将所有内容输入一个LSTM
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-02-16 11:16:14
好的，我设法做到这一点，在lambda函数之后使用合并连接轴2来“个性化”每一个“过滤图像”。
conv2=Conv2D(filters,(3,3), padding="same")(conv1)
conv2=AveragePooling2D(pool_size=(2, 1), strides=(1, 1))(conv2)
conv2=Activation("relu")(conv2)
channels=Dropout(0.40)(conv2)
filtersVec=[]
for x in range(0,filters):
filterImg=Lambda(lambda element : element[:,x,:,:])(channels)
filtersVec.append(filterImg)
merged = merge(filtersVec, mode='concat',concat_axis=2)
lstm=Bidirectional(LSTM(20),merge_mode='concat',dropout=0.35)(merged)
classificationLayer=Dense(classes)(lstm)
classificationLayer=Activation("softmax")(classificationLayer) 页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/48831893
复制
![[叶子]在centos上搭建mcbe服务器并安装mcsm面板](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8203638/05aa2c841bfbd3eabedd1e393ce1a6cc.png)
腾讯云开发者
