Keras Lambda 层，如何使用多个参数答案

【问题标题】：Keras Lambda layer, how to use multiple argumentsKeras Lambda 层，如何使用多个参数
【发布时间】：2021-04-20 07:29:25
【问题描述】：

我有这个功能：

def sampling(x):
    zeros = x*0
    samples = tf.random.categorical(tf.math.log(x), 1)
    samples = tf.squeeze(tf.one_hot(samples, depth=2), axis=1)
    return zeros+samples

我从这一层调用：

x = layers.Lambda(sampling, name="lambda")(x)

但我需要更改 sampling 函数中的 depth 变量，所以我需要这样的东西：

def sampling(x, depth):

但是，我怎样才能使它与 Lambda 层一起工作？

非常感谢

【问题讨论】：

标签： python tensorflow machine-learning keras deep-learning

【解决方案1】：

在 Lambda 层内使用 lambda 函数...

def sampling(x, depth):
    zeros = x*0
    samples = tf.random.categorical(tf.math.log(x), 1)
    samples = tf.squeeze(tf.one_hot(samples, depth=depth), axis=1)
    return zeros+samples

用法：

Lambda(lambda t: sampling(t, depth=3), name="lambda")(x)

【讨论】：