2つのレイヤーの差を計算します。

Question

2つのレイヤーの差がマージされたレイヤーになるように2つのケラスレイヤーをマージしたいとします。たとえば、レイヤー1の出力が[0,1,2]、レイヤー2の出力が[1,2,3]の場合、マージされたレイヤーは[-1、-1、-1]になります。私は

File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.py", line 1464, in merge    │ self.add_inbound_node(layers, node_indices, tensor_indices) 
    name=name)                        │ File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topolog 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.py", line 1123, in __init__    │y.py", line 543, in add_inbound_node 
    self.add_inbound_node(layers, node_indices, tensor_indices)            │ Node.create_node(self, inbound_layers, node_indices, tensor_ind 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.py", line 543, in add_inbound_node  │ices) 
    Node.create_node(self, inbound_layers, node_indices, tensor_indices)          │ File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topolog 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.py", line 153, in create_node   │y.py", line 155, in create_node 
    output_tensors = to_list(outbound_layer.call(input_tensors, mask=input_masks))       │ output_shapes = to_list(outbound_layer.get_output_shape_for(inp 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.py", line 1200, in call     │ut_shapes)) 
    return self.mode(inputs, **arguments)                 │ File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topolog 
TypeError: <lambda>() takes exactly 2 arguments (1 given) 

がどのようにマージ操作を実行することができ、次のようなエラーが生じた次

from keras.layers import Input, merge 
from keras.models import Model 
import numpy as np 

input_a = np.reshape([1, 2, 3], (1, 1, 3)) 
input_b = np.reshape([4, 5, 6], (1, 1, 3)) 

a = Input(shape=(1, 3)) 
b = Input(shape=(1, 3)) 


diff = merge([a, b], mode=lambda x, y: x - y) 

diff_model = Model(input=[a, b], output=diff) 

print(diff_model.predict([input_a, input_b])) 

を使用してみましたか？

Answer 1

Iは、使用して上記のように

diff = merge([a, b], mode=lambda (x, y): x - y, output_shape=(3,)) 

の層を結合することができた