0
我曾希望實現keras中的PointNet（https://arxiv.org/pdf/1612.00593.pdf）的變體，但我無法重複上下文向量（g）的次數可變，所以我可以將它連接起來與前一層缺少上下文（前）的行。我嘗試了Repeat（）和keras.backend.Tile（）。將張量與keras中的向量合併爲一個向量
input = Input(shape=(None,3))
x = TimeDistributed(Dense(128, activation = 'relu'))(input)
pre = TimeDistributed(Dense(256, activation = 'relu'))(x)
g = GlobalMaxPooling1D()(pre)
x = Lambda(merge_on_single, output_shape=(None,512))([pre,g])
print(x.shape)
這是我想出的lambda定義。
def merge_on_single(v):
#v[0] is variable length tensor, v[1] is the single vector
return Concatenate()([K.repeat(v[1],K.get_variable_shape(v[0])),v[0]])
但出現以下錯誤：
類型錯誤：在列表張量傳遞給「包」作品的「價值」有類型[INT32，INT32]並不都匹配。
UPDATE：
所以我能得到的層不是做給錯誤如下：
input = Input(shape=(None,3))
num_point = K.placeholder(input.get_shape()[1].value, dtype=tf.int32)
#first global feature layer
x = TimeDistributed(Dense(512, activation = 'relu'))(input)
x = TimeDistributed(Dense(256, activation = 'relu'))(x)
g = GlobalMaxPooling1D()(x)
g = K.reshape(g,(-1,1,256))
g = K.tile(x, [1,num_point,1])
concat_feat = K.concatenate([x, g])
，但現在，我得到以下錯誤：
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_history'