如何解决如何在张量流中对张量进行子集化?
我已经使用 Keras 和 TensorFlow 后端训练了一个 CNN 模型。 训练模型后。我正在尝试获取第 n 层输出的子集。 我可以使用以下方法访问第 n 层输出:
Model.layers[n].output
这是
<tf.Tensor 'dense_2_1/Identity:0' shape=(None,64) dtype=float32>
我可以通过这样的命令获得它的子集连续范围:
Model.layers[n].output[...,1:5]
现在,我正在尝试仅考虑 64 个(例如 1、5、10)中的几个索引来对张量进行子集化
知道我该怎么做吗?
这里是参考代码:
n = 15
sub_indexes = [1,5,10]
final_fmap_index = 10
penultimate_output = Model.layers[final_fmap_index].output
layer_input = Model.input
loss = Model.layers[n].output[...,sub_indexes]
grad_wrt_fmap = K.gradients(loss,penultimate_output)[0]
grad_wrt_fmap_fn = K.function([layer_input,K.learning_phase()],[penultimate_output,grad_wrt_fmap])
这给了我这个错误:
TypeError: Only integers,slices (`:`),ellipsis (`...`),tf.newaxis (`None`) and scalar tf.int32/tf.int64 tensors are valid indices,got [1,10]
解决方法
使用 gather_nd()
我可以获得张量的子集。
基本上是为某些索引 [a,b,c] 子集一个张量
它需要采用 [[0,a],[1,b],[2,c]] 格式
然后使用 gather_nd()
获取子集。
indexes = [[0,c]]
subset = gather_nd(MyTensor,indexes,0)
关于函数https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/gather_nd的更多细节
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