Блог

Как объединить тензоры фигур [Нет, 128] с тензором [1,128]. Здесь первый тензор будет содержать некоторые данные неизвестной длины, а второй тензор является фиксированным тензором, не зависящим от размера данных. Конечный результат должен иметь форму[Нет, 328]. Это часть объединения нейронных сетей.

Я пытался

 gt; c = Concatenate(axis = -1, name = 'DQN_Input')([ a, b])  

Здесь a.форма = (Нет, 192) и b.форма = (1,128) Но это не работает. Ошибка в том, что

Ошибка значения: Concatenate Для слоя требуются входные данные с соответствующими формами, за исключением оси объединения. Есть входные формы: [(Нет, 192), (1, 128)]

Что вы можете сделать, так это использовать tf.repeat на b основе первого измерения a для создания одного и того же тензора формы. Вот простой рабочий пример:

 import tensorflow as tf  a = tf.keras.layers.Input((192, ), name = 'a') alpha = tf.keras.layers.Input((1,),name = 'Alpha') b = tf.matmul(alpha, a, transpose_a=True) b = tf.repeat(b, repeats=tf.shape(a)[0], axis=0) c = tf.keras.layers.Concatenate(axis = -1, name = 'DQN_Input')([ a, b]) model = tf.keras.Model([a, alpha], c) tf.print(model((tf.random.normal((5, 192)), tf.random.normal((5, 1)))).shape)  

 TensorShape([5, 384])