tensorflow 實現自定義layer並新增到計算圖中
阿新 • • 發佈:2020-02-05
目的
將使用者自定義的layer結合tensorflow自帶的layer組成多層layer的計算圖。
實現功能
對2D影象進行滑動視窗平均,並通過自定義的操作layer返回結果。
import tensorflow as tf import numpy as np sess = tf.Session() #將size設為[1,4,1]是因為tf中影象函式是處理四維圖片的。 #這四維依次是: 圖片數量,高度, 寬度, 顏色通道 x_shape = [1,1] x_val = np.random.uniform(size = x_shape) #tf.nn.conv2d中name表明該layer命名為“Moving_Avg_Window” #該卷積核為[[0.25,0.25],[0.25,0.25]],所以是一個求平均操作 x_data = tf.placeholder(tf.float32,shape = x_shape) my_filter = tf.constant(0.25,shape = [2,2,1,1]) my_strides = [1,1] mov_avg_layer = tf.nn.conv2d(x_data,my_filter,my_strides,padding = 'SAME',name = 'Moving_Avg_Window') #自定義layer,對卷積操作之後的輸出做操作 def custom_layer(input_matrix): input_matrix_sqeeze = tf.squeeze(input_matrix) A = tf.constant([1.,2.],[-1.,3.]) b = tf.constant(1.,2]) temp1 = tf.matmul(A,input_matrix_sqeeze) temp2 = tf.add(temp1,b) return(tf.sigmod(temp2)) #把剛剛自定義的layer加入到計算圖中,並給予自定義的命名(利用tf.name_scope()) with tf.name_scope('Custom_Layer') as scope: custom_layer1 = custom_layer(mov_avg_layer) #為佔位符傳入4*4圖片,並執行計算圖 print(sess.run(custom_layer,feed_dict= {x_data: x_val}))
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