Este grupo de especialistas pasados algunos días de trabajo y de juntar de datos, hemos dado con la solución, deseamos que te sea útil para tu trabajo.
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Capa que concatena una lista de entradas.
Hereda de: Layer
, Module
Ver alias
Alias de compatibilidad para la migración
Ver Guía de migración para más detalles.
tf.keras.layers.Concatenate( axis=-1,**kwargs )
Toma como entrada una lista de tensores, todos de la misma forma excepto el eje de concatenación, y devuelve un solo tensor que es la concatenación de todas las entradas.
x = np.arange(20).reshape(2,2,5)print(x)[[[01234][56789]][[1011121314][1516171819]]] y = np.arange(20,30).reshape(2,1,5)print(y)[[[2021222324]][[2526272829]]] tf.keras.layers.Concatenate(axis=1)([x, y])<tf.Tensor: shape=(2,3,5), dtype=int64, numpy= array([[[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[20,21,22,23,24]],[[10,11,12,13,14],[15,16,17,18,19],[25,26,27,28,29]]])>
x1 = tf.keras.layers.Dense(8)(np.arange(10).reshape(5,2)) x2 = tf.keras.layers.Dense(8)(np.arange(10,20).reshape(5,2)) concatted = tf.keras.layers.Concatenate()([x1, x2]) concatted.shape TensorShape([5,16])
Argumentos | |
---|---|
axis |
Eje a lo largo del cual concatenar. |
**kwargs |
argumentos de palabras clave de capa estándar. |
Si sostienes alguna suspicacia o disposición de limar nuestro crónica te insinuamos escribir un paráfrasis y con gusto lo ojearemos.
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