如何在 Keras 中调整（插值）张量的大小？答案

【问题标题】：How to resize (interpolate) a tensor in Keras?如何在 Keras 中调整（插值）张量的大小？
【发布时间】：2017-09-26 05:21:25
【问题描述】：

我想通过插值（比如使用最近邻）将张量（层之间）的大小（例如（None, 2, 7, 512））调整为（None, 2, 8, 512），类似于这个函数tf.image.resize_nearest_neighbor 在 Tensorflow 中可用。

有没有办法做到这一点？

我尝试直接使用 Tensorflow 函数 tf.image.resize_nearest_neighbor 并将张量传递给下一个 Keras 层，但是在下一层时抛出了这个错误：

AttributeError: 'Tensor' 对象没有属性 '_keras_history'

我相信这是由于 Tensorflow 张量中缺少某些属性，这是有道理的，因为该层期望通过 Keras 张量。

【问题讨论】：

*(p-1) + *(p+1)

标签： python tensorflow deep-learning keras keras-2

【解决方案1】：

令人惊讶的是，keras 中没有现有的层/函数可以对张量进行这种插值（如 xtof54 所指出的那样）。因此，我使用 lambda 层实现了它，并且效果很好。

    def resize_like(input_tensor, ref_tensor): # resizes input tensor wrt. ref_tensor
        H, W = ref_tensor.get_shape()[1], ref_tensor.get_shape()[2]
        return tf.image.resize_nearest_neighbor(input_tensor, [H.value, W.value])

首先，问题是由于在 Keras 层中直接使用来自 tensorflow 的张量，因为缺少一些附加属性（keras 张量所必需的）。此外，虽然 Lambda 层很容易使用，但如果 keras 允许在 keras 层中直接使用来自 tensorflow 的张量（如果可能的话），那将非常方便。

【讨论】：

对，我们不需要Repeat层，可以在lambda中完成。

【解决方案2】：

我会使用 Repeat 添加一个元素并将插值实现为新的 lambda 层。我认为 keras 中没有现有的层。

【讨论】：