如何在形状未知的张量上应用 numpy 函数答案

【问题标题】：how to apply numpy function on a tensor with unknown shape如何在形状未知的张量上应用 numpy 函数
【发布时间】：2021-12-01 23:58:54
【问题描述】：

我正在尝试构建一个模仿 NumPy 预构建切片功能的 Keras 层，例如 ([np.tile][1])。我已经尝试了以下代码，但它没有工作

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras import Input

class Tile(Layer):
    def __init__(self,repeat, **kwargs):
        self.repeat = repeat
        super(Tile,self).__init__(**kwargs)

    def call(self, x):
        return np.tile(x,self.repeat)

input= Input(shape= (3,))
repeat = (1,2)
x = Tile(repeat)(input)
model = keras.Model(input,x)
print(model(tf.ones(3,)))

错误输出：

---> x = Tile(repeat)(input)
NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (Placeholder:0) to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported

我认为这个问题与批量大小的未知维度有关，但我不知道如何处理它。有人可以帮忙吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy tensorflow keras

【解决方案1】：

这里有几个问题。

Keras 符号张量无法使用 NumPy 进行操作。要么急切地运行，要么使用 Tensorflow 操作
您需要为模型提供 2d 输入

试试这个：

import tensorflow as tf
import numpy as np


class Tile(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, repeat, **kwargs):
        self.repeat = repeat
        super(Tile, self).__init__(**kwargs)

    def call(self, x):
        return tf.tile(x, self.repeat)


input = tf.keras.Input(shape=(3,))
repeat = (1, 2)
x = Tile(repeat)(input)
model = tf.keras.Model(input, x)
print(model(tf.ones((1, 3))))

tf.Tensor([[1. 1. 1. 1. 1. 1.]], shape=(1, 6), dtype=float32)

【讨论】：