Question

我在keras中有一个名为wtm的shape（1,4,4,1）的张量，它是输入。现在我需要访问该张量的每个像素，并且每次将其每个像素散布到一个新的（1,28,28）张量并添加到编码器中。例如，假设形状为（1,4,4,1）的wtm的值为0或1。首先，我需要知道该张量的每个像素的值是多少，然后生成形状为（1,28， 28,1），使其所有值均与上述像素的值相同。我想我应该使用lambda层，但是我不知道如何访问张量的每个值？你能告诉我我该怎么做吗？

  wtm=Input((4,4,1))
    image = Input((28, 28, 1))
    conv1 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', padding='same', name='convl1e')(image)
    conv2 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', padding='same', name='convl2e')(conv1)
    conv3 = Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', padding='same', name='convl3e')(conv2)

    BN=BatchNormalization()(conv3)
    encoded =  Conv2D(1, (5, 5), activation='relu', padding='same',name='encoded_I')(BN)

我需要这样的东西

wtmN=Kr.layers.Lambda(K.tile,arguments={'n':(1,28,28,1)})(wtm[:,1,1,:])
add_const = Kr.layers.Lambda(lambda x: x[0] + x[1])
encoded_merged = add_const([encoded,wtmN])

但是会产生此错误：

回溯（最近通话最近一次）：

文件“”，第64行，在       wtmN = Kr.layers.Lambda（K.tile，arguments = {'n':( 1,28,28,1）}）（wtm [：，1,1，：]）

文件   “ D：\ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ base_layer.py”，   第457行，致电       输出= self.call（输入，** kwargs）

文件   “ D：\ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras \ layers \ core.py”，   687行，正在通话中       返回self.function（inputs，** arguments）

文件   “ D：\ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py”，   第2191行，在图块中       返回tf.tile（x，n）

文件   “ D：\ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ gen_array_ops.py”，   线8805，在磁贴中       “平铺”，input = input，multiples = multiples，name = name）

文件   “ D：\ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ op_def_library.py”，   _apply_op_helper中的第787行       op_def = op_def）

文件   “ D：\ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ util \ deprecation.py”，   第488行，在new_func中       返回func（* args，** kwargs）

文件   “ D：\ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ ops.py”，   第3274行，在create_op中       op_def = op_def）

文件   “ D：\ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ ops.py”，   第1792行，在 init 中       control_input_ops）

文件   “ D：\ software \ Anaconda3 \ envs \ py36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ ops.py”，   第1631行，位于_create_c_op中       引发ValueError（str（e））

ValueError：“ Lambda_1 / Tile”的形状必须为2级，但必须为4级   （op：“平铺”），输入形状为[？，1]，[4]。

如何将张量的一个像素重复到新张量中的所有像素？

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