对keras环境下的feature map做切片

最新推荐文章于 2025-05-09 12:56:25 发布
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分类专栏： keras 人工智能 文章标签： feature map keas 切片 slice cnn
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lihanlun/article/details/79890673
本文介绍如何在Keras中使用Lambda层对输入的FeatureMap进行切片操作，通过具体示例展示了如何将输入数据按需分割成不同的部分。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用keras下的Convolution2D，或者Input（）函数时，直接输出的是一个feature map立方体。如果对不同的层进行操作，则需要对feature map 立方体做切片。

假设数据的输入为

inputs=Input（（128,128，20）)

如果对inputs进行切片操作，可做如下处理：

x1=Lambda(lambda x:x[:,:,:,1:10])(inputs)

x2=Lambda(lambda x:x[:,:,:,11:20](inputs)，注意冒号的数目

那么x1和x2就是inputs的两个切片。

第二种方差，参照一位仁兄的博客https://blog.youkuaiyun.com/lujiandong1/article/details/54936185

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