Keras如何对层的输出进行切片，然后将其添加到模型中

我有一个输出[N，100100,2]的层

我只想使用[N，100100,0]，我已经使用了切片（层[0,0,0,0]，-1，-1，-1,1]来获得它，但是我无法将切片输出添加到模型中，因为它不是层

这是怎么做到的

有人能提供一段代码吗

c3 = Convolution2D(2, (1, 1),strides=(1,1),padding='same',use_bias=True,activation='softmax')
output = (c3)(output)
slicedoutput = slice(output,[0,0,0,0],[-1,-1,-1,1])
classifier = Model(inputs=[image_a],outputs=[slicedoutput,outputboxes])

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Keras中没有内置的切片层，但您可以使用Lambda层

在您的情况下，您可以使用Lambda层，而不是使用来自

keras.backend的slice

slicedoutput = Lambda(lambda x: x[:,:,:,0])(output)

你尝试过什么？发布你的相关代码。编辑以包含相关的端口。我是Keras的新手，请你解释一下如何实现它。我找不到任何关于假人的清晰文档。X是一个单独的函数吗？如果是，可以在其中调用slice函数吗？
输出将被视为X，它将返回
>x[：，：，：，0]
。这里x只是一个变量名。有关详细信息，您可以搜索python的Lamba表达式/函数。其工作方式类似。