Keras 2 ZeroPadding2D 输出形状答案

【问题标题】：Keras 2 ZeroPadding2D output shapeKeras 2 ZeroPadding2D 输出形状
【发布时间】：2018-01-24 03:22:39
【问题描述】：

我正在尝试在 python3.5 上复制 Tim O'shea 的 RadioML，然后再尝试使用它并一直在编辑他的公开代码：https://github.com/radioML/examples/blob/master/modulation_recognition/RML2016.10a_VTCNN2_example.ipynb

在第 [5] 页上，我已将“model.add(ZeroPadding2D((0, 2)))”行更改为“model.add(keras.layers.ZeroPadding2D(padding=(0, 0)))” ，因为我在他的 python 日志中使用 keras 2 而不是 keras 1.2，所以在 (None, 1, 2, 128) 的 model.summary() 期间获取输出形状，其中示例输出显示我应该得到的形状是 (None , 1, 2, 132)。这减少了所有后续输出形状，因为它是一个顺序模型，并略微减少了我的最终参数 #。我已经翻阅了 Keras 2 文档并尝试了一些修复，但根本看不到如何更改第 4 个索引输出形状，更不用说更改为 132，而无需将输入它的 Reshape 层输出大小更改为 132，但它应该保持为 1,2,128。

请温柔，我是 NN 的新手！ :)

【问题讨论】：

标签： python-3.x neural-network keras-2

【解决方案1】：

填充层在其输入张量的任一侧添加一个“0”行/列。您将填充层从 (0,2) 更改为 (0,0)，因此它从在两侧填充 2 个单元格（总共 4 个）变为在两侧填充 0 个单元格（总共 0 个）。

该层的输入具有形状 (None,1,2,128)，因此当您将其填充 0 个单元格时，您根本不会更改它，并且仍然具有形状张量 (None, 1, 2, 128+0 = 128)。您链接的 github 页面的代码有一个带有参数 (0,2) 的填充层，这意味着它将 2 个单元格填充到其输入张量的任一侧，从而产生一个大小为 (None, 1, 2, 128+2) 的张量+2 = 132)。

如果您想保持相同的尺寸（无、1、2、132），则必须填充图像（通过将 '(0,2)' 传递给填充层，就像在 github 上所做的那样) 或在“conv1”层之前执行一些其他操作，将张量扩大 4 个单元

【讨论】：

当我将 Zeropadding2D 层添加到顺序模型 model.add(keras.layers.ZeroPadding2D(padding=(0, 2))) 我在 model.summary() 中得到一个输出形状(ZeroPaddin (None, 1, 6, 128)。你解释的有道理，我谢谢你，但由于未知的原因，它没有给我正确的形状大小。事实上，在我绝望中，我没有输入任何填充值可以将 128 值更改为 128 以外的任何值。
通过添加 data_format="channels_first" 作为参数，我现在得到了正确的图层形状，但我不确定为什么，因为对于 channels_last （默认）或首先是通道，高度的排序和填充的宽度是相同的：首先是高度，然后是宽度。如果它们是唯一的输入......为什么这会将 ZP 层的输出形状从 (none, 1, 6, 128) 更改为 (none, 1, 2, 132)？
@KyleMcClintick：这是因为channels_first 表示您的输入数据形状为(nExamples, channels, height, width) 而channels_last 表示形状为(nExamples, height, width, channels)，其中通道指的是RGB 通道或您的案例是单通道。然后 padding=(0, 2) 中的两个数字告诉 Keras 在高度上填充 0 个像素，在左侧和右侧（宽度上）填充 2 个像素，并且您使用默认 channels_last 而您的数据实际上是 channels_first所以它错误地按以下顺序填充：（nExamples，height，width，channels）。

【解决方案2】：

@Kyle McClintick 在 cmets 中通过替换此代码已解决此问题

 model.add(ZeroPadding2D((0,2)))

有了这个

 model.add(ZeroPadding2D(padding=(0,2),data_format="channels_first"))

【讨论】：