用于将输入张量的符号仅更改为特定元素的Keras图层

Question

我想写一个Keras层(使用TF后端)来反转输入张量的元素1，5和9的符号。出于您的好奇心: net处理(pT，eta，φ，M)表示中的四个动量。我想反转伪快度分量的符号。

天真地，我会这样做：

def flip_eta( x ):
   # you can't do this with tensors
   x[1] = -x[1]
   x[5] = -x[5]
   x[9] = -x[9]

   return x

但是，它不起作用，我得到以下错误：

    x[1] = -x[1]
TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment 

我对TF操作不是很熟悉。有没有一种简单的方法来应用这样的转换呢？

干杯，里卡多

Answer 1

你试过了吗？

x[1] = tf.math.negative(x[1])

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math/negative

Answer 2

导入后端(TensorFlow)

from keras import backend as K

定义您的输入数组

val = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

将其转换为变量

kvar = K.variable(value=val, dtype='float64', name='example_var')

定义所需的掩码，并将其转换为变量：

mask = np.ones([len(val)])
mask[[1,5,9]] = -1
mask = K.variable(value=mask, dtype='float64', name='mask')

将蒙版乘以原始向量

result = val * mask

评估结果

K.eval(result)

> array([ 0., -1.,  2.,  3.,  4., -5.,  6.,  7.,  8., -9., 10.])