Question

我正在尝试使用tensorflow后端将keras变量与自身进行卷积，但它会引发一个错误说 “ValueError：len（dilation_rate）= 2但应为0”

我正在尝试运行的代码是

import keras.backend as K
import numpy as np

sess = K.get_session()
t = K.variable(np.arange(9).reshape(3, 3).astype(np.float32))
convs = K.conv2d(t, t, padding='valid')
a = sess.run(convs)

想了解为什么这不起作用？以及如何让它发挥作用。谢谢。

Answer 1

卷积输入必须具有形状(BatchSize, width, height, inputChannels)
卷积滤镜必须具有形状(width, height, inputChannels, outputChannels)

所以，它只有在形状如下时才有效：

K.conv2d(K.reshape(t,(-1,3,3,1)), K.reshape(t,(3,3,1,1)))

如何在keras中与自己卷入？

1 个答案: