keras Python角：图层输出与输入完全相同的内容

j9per5c4 于 2023-02-04 发布在 Python

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我正在使用Keras建立一个网络。在这个过程中，我需要一个层，它接受LSTM输入，什么也不做，只是输出与输入完全相同。即，如果LSTM的每个输入记录都像A_t1，A_t2，A_t3，A_t4，A_t5，A_t6，我正在寻找一个层：

model.add(SomeIdentityLayer(x))

SomeIdentityLayer（x）将以[[A_t1, A_t2, A_t3, A_t4, A_t5, A_t6]]作为输入和输出[[A_t1, A_t2, A_t3, A_t4, A_t5, A_t6]]。Keras中是否有这样的层/结构？谢谢！

3条答案

对于标识之类的简单操作，您可以只使用Lambda层，如下所示：
model.add(Lambda(lambda x: x))
这将返回与输入完全相同的输出。

实际上，Layer中默认的call()实现是identity，因此您只需用途：

model.add(Layer())

你可以用，

layer = tf.keras.layers.Activation('linear')
x = tf.constant([1.0, -1.0, 1.5])
y = layer(x) # output: same as x

从tensorflow==2.12.0开始，支持专用层简单地通过输入，

layer = tf.keras.layers.Identity() 
x = tf.constant([1.0, -1.0, 1.5])
y = layer(x) # output: same as x

参考：docs