Keras Custom Layer с расширенными вычислениями
Попробуйте добавить ngTouch . Из документации:
Более мощная замена стандартного
ngClick, предназначенного для использования на сенсорных устройствах. Большинство мобильных браузеров ждут около 300 мс после нажатия и выпуска, прежде чем отправлять событие click. Эта версия обрабатывает их немедленно, а затем предотвращает распространение следующего события клика.Требуется установить модуль
ngTouch.
2 ответа
Я думаю, что этот своего рода процесс должен применяться до модели, потому что процесс не содержит переменных, поэтому его нельзя оптимизировать.
K.eval (входные данные) не работает, потому что вы пытаетесь оценить заполнитель, а не переменные заполнители не имеют значений для оценки. если вы хотите получить значения, вы должны передать их или вы можете составить список из тензоров один за другим с помощью tf.unstack ()
nparray = tf.unstack(tf.unstack(tf.unstack(inputs,96,0),96,0),3,0)
ваша функция вызова неверна, поскольку возвращает переменную, вы должны вернуть константу:
result = K.constant(nparray, dtype='float32')
return result
TD; LR Вы не должны смешивать Numpy внутри слоев Keras. Keras использует Tensorflow внизу, потому что он должен отслеживать все вычисления, чтобы иметь возможность вычислять градиенты в обратной фазе.
Если вы покопаетесь в Tensorflow, вы увидите, что он почти охватывает все функциональные возможности Numpy (или даже расширяет его), и, если я правильно помню, к функциональности Tensorflow можно получить доступ через бэкэнд Keras (K). [111 ]
Какие предварительные расчеты / функции вам нужны?