如何将两个输入放入 tensorflow lambda 层答案

【问题标题】：How to put two inputs into tensorflow lambda layer如何将两个输入放入 tensorflow lambda 层
【发布时间】：2020-01-21 16:19:19
【问题描述】：

如何将两个输入放入 tensorflow lambda 层？我试过了：

channel_input=Input(shape=(4,),dtype='complex64',name='channel_input')

...
realed_ffted_channel1 = Dense(2*N_c,activation='relu')(realed_ffted_channel)
precoded_data = Lambda(lambda x,y: tf.concat([x,y],1))([encoding_x,realed_ffted_channel1])

但是，我收到此错误

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-9332eac3e7cf> in <module>()
     10 
     11 #Precoding Encoder
---> 12 precoded_data = Lambda(lambda x,y: tf.concat([x,y],1))([encoding_x,realed_ffted_channel1])
     13 encoder_data = Dense(3*N_c,activation='relu')(precoded_data)
     14 encoder_data1 = Dense(N_c,activation='relu')(encoder_data)

1 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/layers/core.py in call(self, inputs, mask, training)
    820       arguments['training'] = training
    821     with variable_scope.variable_creator_scope(self._variable_creator):
--> 822       return self.function(inputs, **arguments)
    823 
    824   def _variable_creator(self, next_creator, **kwargs):

TypeError: <lambda>() missing 1 required positional argument: 'y'

暗示第二个输入 y 未通过。

【问题讨论】：

我不记得了，但我相信 lambda 在这里只接受一个参数。尝试做lambda xy: tf.concat(*xy,1)
很遗憾，它没有用。嗯，那么我们不能在一个层中使用两个输入？？？
做lambda xy: tf.concat(xy, 1)。输入作为包含您传入内容的列表接收。此外，如果您的图层仅此功能，请考虑使用Concatenate 图层。
非常感谢。它适用于 tf.concat。但它不适用于conved_data = Lambda(lambda x,y: conv_channel(x,y))(iffted_encoded_data,channel_input) 之类的类似代码，我将其更改为conved_data = Lambda(lambda xy: conv_channel(xy))(iffted_encoded_data,channel_input) 但不起作用
@이홍재 在这种情况下，它将是lambda xy: conv_channel(xy[0], xy[1])，或lambda xy: conv_channel(*xy)。 xy 这是一个列表，你必须相应地使用它的内容。 tf.concat 接收一个列表作为参数，所以你可以直接传递xy，或者如果你喜欢[xy[0], xy[1]]，但是conv_channel 有两个参数，你需要从xy 显式解包。

标签： python tensorflow keras lambda concat

【解决方案1】：

你可以这样做：

precoded_data = Lambda(lambda x: tf.concat([x[0], x[1]],1))([encoding_x,realed_ffted_channel1])

请注意，对于这个特定用例，您也可以使用Concatenate 层。

【讨论】：