寻找keras中间表达式的维数

Question

我正在实现一个自定义keras层。我的类的调用方法如下:

  def call(self, inputs, mask=None):
    if type(inputs) is not list or len(inputs) <= 1:
      raise Exception('Merge must be called on a list of tensors '
                      '(at least 2). Got: ' + str(inputs))
    e1 = inputs[0]
    e2 = inputs[1]
    f = K.transpose((K.batch_dot(e1, K.dot(e2, self.W), axes=1))) #Removing K.transpose also works, why?
    return f

我验证和代码工作，但我试图找到方法来更好地调试时实现自定义层在keras。假设e1和e2是(batch_size *d)， W是(d*d)如何找到表达式中每个子部分的维数?如。K.dot(e2, self.W)， batch_dot等的结果

Answer 1

如果使用的是theano后端，则可以定义theano函数。(就像francois建议的那样)

。

import theano
from keras import layers
input = layers.Input(params)
layer = YourLayer(params)
output = layer(input)
debug_fn = theano.function([input], output)
print(debug_fn(numpy_array))

如果你想要中间结果，我通常只是暂时返回它们，例如:

  def call(self, inputs, mask=None):
    if type(inputs) is not list or len(inputs) <= 1:
      raise Exception('Merge must be called on a list of tensors '
                      '(at least 2). Got: ' + str(inputs))
    e1 = inputs[0]
    e2 = inputs[1]
    f = K.transpose((K.batch_dot(e1, K.dot(e2, self.W), axes=1))) #Removing     K.transpose also works, why?
    return f, e1

import theano
from keras import layers
input = layers.Input(params)
layer = YourLayer(params)
output, e1 = layer(input)
debug_fn = theano.function([input], e1)
print(debug_fn(numpy_array))

我不知道是否有更好的做法，但它对我来说效果很好。