我想tf.math.segment_sum在 Keras 層中使用該功能，但尺寸不正確。
例如，我想對資料框中分組的值x_1求和：iddf
df = pd.DataFrame({'id': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
'x_1': [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
'target': [1, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 2]})
我創建的“模型”如下所示：
input_ = tf.keras.Input((1,), name='X')
cid = tf.keras.Input(shape=(1,), dtype='int64', name='id')
summed = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.math.segment_sum(x[0], x[1]), name='segment_sum')([input_, cid])
model = tf.keras.Model(inputs=[input_, cid], outputs=[summed])
我收到有關排名的錯誤：
ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 2 for 'segment_sum/SegmentSum' (op: 'SegmentSum') with input shapes: [?,1], [?,1].
我在這里做錯了什么？
uj5u.com熱心網友回復：
我使用tf.gather. 作業代碼如下：
input_ = tf.keras.Input((1,), name='X')
cid = tf.keras.Input(shape=(1,), dtype='int64', name='id')
summed = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.gather(tf.math.segment_sum(x[0], tf.reshape(x[1], (-1,))), x[1]), output_shape=(None,1), name='segment_sum')([input_, cid])
model = tf.keras.Model(inputs=[input_, cid], outputs=[summed])
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