调用ValueError函数时不支持“SubpixelConv2D :无值”

Question

我正在尝试利用SubpixelConv2D函数

我正在训练一个GAN，并希望使用亚像素而不是插值或卷积转置的样本，因为他们留下的伪影。

我正在使用Tensorflow/1.4.0和Keras/2.2.4

当我尝试调用函数时，我会收到以下错误：

"ValueError:不支持任何值。“

我使用以下方法调用该函数：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import Utils

def up_sampling_block(model):

    #model = keras.layers.Conv2DTranspose(filters = filters, kernel_size = kernal_size, strides = strides, padding = "same")(model)
    model = Utils.SubpixelConv2D(model)(model)
    #model = keras.layers.UpSampling2D(size = 2)(model)
    #model = keras.layers.Conv2D(filters = filters, kernel_size = kernal_size, strides = strides, padding = "same")(model)
    #model = keras.layers.LeakyReLU(alpha = 0.2)(model)

    return model

其职能如下：

# Subpixel Conv will upsample from (h, w, c) to (h/r, w/r, c/r^2)
def SubpixelConv2D(input_shape, scale=4):
    def subpixel_shape(input_shape, scale):
        dims = [input_shape[0], input_shape[1] * scale, input_shape[2] * scale, int(input_shape[3] / (scale ** 2))]             
        output_shape = tuple(dims)
        return output_shape

    def subpixel(x):
        return tf.depth_to_space(x, scale)

    return keras.layers.Lambda(subpixel, subpixel_shape)

输入张量的大小是(?,48,48,64)，我相信"?“因为批处理大小导致了错误，但我似乎无法解决这个问题。

Answer 1

Lambda层的第二个函数只能是输入形状的函数：subpixel_shape(input_shape)，但是您需要第二个参数，称为scale，该参数在只有input_shape传递时默认为未定义。尝试将lambda input_shape: subpixel_shape(input_shape, scale)传递给keras.layers.Lambda函数。然后，按照外部函数的要求，缩放将默认为4。或从scale函数参数中删除subpixel_shape：

def outer(a=0):
    def inner():
        print(a)

    return inner

print(outer()()) # prints 0