python之如何在 Keras 中调整(插值)张量

我想通过插值(比如使用最近的邻居)将大小为(无、2、7、512)的张量(层之间)调整为(无、2、8、512)，类似于此函数tf.image.resize_nearest_neighbor 在 Tensorflow 中可用。

有什么办法吗？

我尝试直接使用 Tensorflow 函数 tf.image.resize_nearest_neighbor 并将张量传递给下一个 Keras 层，但是在下一个层中抛出了这个错误:

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_history'

我认为这是由于 Tensorflow 张量中缺少某些属性，这是有道理的，因为该层期望传递 Keras 张量。

请您参考如下方法:

令人惊讶的是，keras 中没有现有的层/函数可以对张量进行这种插值(正如 xtof54 所指出的)。因此，我使用 lambda 层实现了它，并且运行良好。

    def resize_like(input_tensor, ref_tensor): # resizes input tensor wrt. ref_tensor 
        H, W = ref_tensor.get_shape()[1], ref_tensor.get_shape()[2] 
        return tf.image.resize_nearest_neighbor(input_tensor, [H.value, W.value]) 

首先，问题是由于在 Keras 层中使用了直接来自 tensorflow 的张量，因为缺少一些附加属性(keras 张量需要)。此外，虽然 Lambda 层非常易于使用，但如果 keras 允许将来在 keras 层中直接使用来自 tensorflow 的张量(如果可能的话)，那将非常方便。