Keras 后端函数，仅当值介于 a 和 b 之间时才给出答案

【问题标题】：Keras backend function that gives one only if values are between a and bKeras 后端函数，仅当值介于 a 和 b 之间时才给出
【发布时间】：2020-02-03 06:24:27
【问题描述】：

我正在尝试编写一个 Keras 后端函数，如果输入 x 在 a 和 b 之间，它给出 1；否则，它给出零。我无法使用 Keras 后端中提供的功能来做到这一点。如果是 numpy，我会写：

def my_function(x):
    import numpy as np
    y=np.int64(np.logical_and(x>=a, x<=b))
    return y

问题 1：如何使用 Keras 后端做到这一点？我知道我可以使用这样的东西，但效率不高

def my_function(x):
    from keras import backend as K
    y=x
    for i in y:
        if i<=b and i>=a:
            i=1
        else:
            i=0
 return y

问题 2： 我已经安装了 TensorFlow 1.14.0 和 Keras 2.2.6，所以我认为后端是 Tensorflow。如果我不能在 Keras 后端做到这一点。如何在 TensorFlow 后端编写函数？

【问题讨论】：

输入的形状是什么？
@zihaozhihao 我不知道。它是一个层的输出。我们可以为一般输入形状编写它吗？
哦，我明白了。也许它应用于 logits 或 probs。
将用于神经网络

标签： python python-3.x tensorflow keras

【解决方案1】：

对于 TensorFlow 上的问题 2，您可以尝试使用 TF.cond 或 TF.case 导出所需的输出。如下所示：

import tensorflow as tf
x = tf.constant(20)
y = tf.constant(22)
z = tf.constant(25)
result1 = tf.cond(tf.logical_and(x > y, x <z), lambda: tf.constant(1), lambda: tf.constant(0))

【讨论】：

【解决方案2】：

这是我经常使用 opencv 调整图像大小的代码：

import tensorflow as tf
import cv2

def resize_function(image, target_height, target_width):
  img = cv2.resize(image, (target_height, target_width))
  return image.astype(np.float32)

image = tf.numpy_function(
    func=resize_function,
    inp=[tf.cast(image, tf.uint8),resize_height, resize_width],
    Tout=tf.float32)

tensorflow 有 tf.numpy_function 用于定义您的自定义 numpy 函数。这会将您的自定义函数转换为张量流图

如果一个函数需要多个输出，修改为：

output_1, output_2, output_3 = tf.numpy_function(
    func=compute_input_output, 
    inp=[inp_1, inp_2, inp_3,inp4], 
    Tout=[tf.float32,tf.float32,tf.float32])

Tout 应包含预期输出数据类型的列表。

【讨论】：