我想使用一个函数来生成“基本”层(将conv-relu-conv-relu添加到未经修改的输入中),这样我就可以以编程方式快速地增加这些层。然而,当我把层作为函数参数传递给函数时,它说它不是角张量。第一部分是我的函数定义,第二部分是调用,其中x_in是层对象,y是剩余块的输出。我使用"x“作为上一层和下一层的名称。return y
在google上搜索了一些之后,我发现
Convolution2D(filters=10, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2Dargument: Default MaxPoolingOp only supports NHWC on device type CPU File
我正在使用TensorFlow2.x在卷积层之后创建一个Lambda层。我有一个名为"custom_layer“的函数,它接受前一个卷积层的张量输出。我需要从这个张量中提取卷积层的每个特征图,并执行数学运算。最后,必须将输出组合到单个张量中,并返回到下一层中使用。'relu', name = 'conv2D_1'),
tf.keras.layers.Lambda(custom