tf.keras.layers.Lambda

Оборачивает произвольные выражения как объект Layer.

Наследуется от: Layer

tf.keras.layers.Lambda(
    function, output_shape=None, mask=None, arguments=None, **kwargs
)

Слой Lambda существует для того, чтобы произвольные функции TensorFlow можно было использовать при построении моделей Sequential и функционального API. Lambda слои лучше всего подходят для простых операций или быстрых экспериментов. Для более сложных случаев используйте это руководство для наследования от tf.keras.layers.Layer.

Основная причина наследования от tf.keras.layers.Layer вместо использования слоя Lambda — это сохранение и инспектирование модели. Lambda слои сохраняются путем сериализации байткода Python, в то время как наследовавшиеся слои можно сохранить, переопределив метод get_config. Переопределение get_config повышает переносимость моделей. Модели, которые полагаются на наследовавшиеся слои, также часто проще визуализировать и понять.

Примеры:

# add a x -> x^2 layer
model.add(Lambda(lambda x: x ** 2))

# add a layer that returns the concatenation
# of the positive part of the input and
# the opposite of the negative part

def antirectifier(x):
    x -= K.mean(x, axis=1, keepdims=True)
    x = K.l2_normalize(x, axis=1)
    pos = K.relu(x)
    neg = K.relu(-x)
    return K.concatenate([pos, neg], axis=1)

model.add(Lambda(antirectifier))

Переменные:

Хотя использование переменных с слоями Lambda возможно, эта практика не рекомендуется, поскольку она может легко привести к ошибкам. Например, рассмотрите следующий слой:

scale = tf.Variable(1.)
scale_layer = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x * scale)

Поскольку scale_layer не отслеживает переменную scale, она не появится в scale_layer.trainable_weights и, следовательно, не будет обучена, если scale_layer используется в модели.

Лучший подход — создать наследовавшийся слой:

class ScaleLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self):
    super(ScaleLayer, self).__init__()
    self.scale = tf.Variable(1.)

  def call(self, inputs):
    return inputs * self.scale

В целом, слои Lambda удобны для простых бессостоятельных вычислений, но для чего-то более сложного следует использовать наследовавшийся слой.

Форма входных данных:

Произвольная. Используйте ключевой аргумент input_shape (кортеж целых чисел, не включающий ось образцов) при использовании этого слоя в качестве первого слоя в модели.

Форма выходных данных:

Определяется аргументом output_shape