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if-statement - 使用 K.switch() 进行 keras（张量流后端）条件分配

问题描述

我正在尝试实现类似的东西

if np.max(subgrid) == np.min(subgrid):
    middle_middle = cur_subgrid + 1
else:
    middle_middle = cur_subgrid

由于条件只能在运行时确定，我使用 Keras 语法如下

middle_middle = K.switch(K.max(subgrid) == K.min(subgrid), lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)

但我收到了这个错误：

<ipython-input-112-0504ce070e71> in col_loop(j, gray_map, mask_A)
     56 
     57 
---> 58             middle_middle = K.switch(K.max(subgrid) == K.min(subgrid), lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)
     59 
     60             print ('ml',middle_left.shape)

/nfs/isicvlnas01/share/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in switch(condition, then_expression, else_expression)    2561         The selected tensor.    2562     """
-> 2563     if condition.dtype != tf.bool:    2564         condition = tf.cast(condition, 'bool')    2565     if not callable(then_expression):

AttributeError: 'bool' object has no attribute 'dtype'

middle_middle, cur_subgrid, 和 subgrid 都是NxN张量。任何帮助表示赞赏。

标签： if-statementtensorflowkerasswitch-statementbackend

解决方案

我认为问题在于K.max(subgrid) == K.min(subgrid)您正在创建一个比较两个张量对象的python布尔值，而不是一个包含两个输入张量值比较值的张量流布尔张量。

换句话说，您所写的将被评估为

K.switch(False, lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)

代替

comparison = ... # Some tensor, that at runtime will contain True if min and max are the same, False otherwise. 
K.switch(comparison , lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)

所以你需要做的是使用keras.backend.equal()而不是==：

K.switch(K.equal(K.max(subgrid),K.min(subgrid)), lambda: tf.add(cur_subgrid,1), lambda: cur_subgrid)

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