行列ベクトル乗算のKeras Lambda層

Question

私は、ベクトル行列乗算を実行して別の層に渡す前に、kerasでラムダ層を作成しようとしています。マトリックスは固定されています（私はそれを学びたくありません）。以下のコード：

model.add(Dropout(0.1))  
model.add(Lambda(lambda x: x.dot(A))) 
model.add(Dense(output_shape, activation='softmax')) 
model.compile(<stuff here>)} 

A固定行列であり、私はx.dot（A）をやりたい私はこれを実行すると

、私は次のエラーを取得する：

'Tensor' object has no attribute 'dot'

dotをmatmulに置き換えたときに同じエラーが発生しました（テンセントフローバックエンドを使用しています）

最後に、ラムダレイヤーを

model.add(Lambda(lambda x: x*A))

私は下のエラーが表示されます。私はKerasに新たなんだので、任意の助けが理解されるであろう

model.add(Lambda(lambda x: x*G))

model.add(Dense(output_shape, activation='softmax'))

AttributeError: 'tuple' object has no attribute '_dims'

。おかげ

Answer 1

ラムダのための関数を作成します：

import keras.backend as K 
import numpy as np 

numpyA = np.array(define A correctly here, with 2 dimensions) 

def multA(x): 
    A = K.variable(numpyA) 

    return K.dot(x,A) 

model.add(Lambda(multA)) 

Answer 2

は、私はあなたが最初の重量は行列AことでDense層を追加し、引数trainable=Falseとuse_bias=Falseを設定することができると思います。この層は、固定行列乗算と同等である。

model.add(Dense(A.shape[1], trainable=False, weights=[A], use_bias=False))