Python Keras 2.2.4如何从Keras 1.x.x复制merge（）

我正在尝试使用TensorFlow后端将Keras1.x.x代码转换为2.2.x

我在Keras 1.x.x中有以下内容，它采用以下输入：

• org\u image

  3个RGB彩色通道上256x256的图像

  shape=（256256,3）

• mask

  1b/W彩色通道上256x256的掩模

  shape=（256256,1）

我希望将图像与遮罩相结合，以获得一个新的裁剪图像，其中遮罩区域缺失。为此，我首先使用

1-mask

取

mask

的倒数，其中

1

是1的张量。然后我按元素相乘

org_image*（1-mask）

得到新裁剪的图像。Keras 1.x.x中的代码如下所示

从keras.layers导入输入，合并
输入_形状=（256256,3）
org\u img=Input（shape=Input\u shape）
掩码=输入（形状=（输入形状[0]，输入形状[1]，1））
input\u img=merge（[org\u img，mask]，
模式=λx:x[0]*（1-x[1]），
输出形状=输入形状）

在Keras 2.2.x中引入了一个突破性的更改，将

merge（）

函数替换为

Add（）

，

Subtract（）

，

Multiply（）

…等。前面的

merge（）

具有

mode=lambda x:x[0]*（1-x[1]）

的便利性，它等于

mode=lambda[org\u img，mask]：org\u img*（1-mask）

如何在Keras 2.2.x中复制

1-mask

？我是否需要导入

tf.backend.ones

或者我需要

tf.enable_eager_execution（）

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我是个新手，所以我知道我脑子里有很多事情。如果有人能澄清我的误解，我将不胜感激，谢谢

对自定义函数或Lambda表达式使用

Lambda

层：

input_img = Lambda(lambda x: x[0] * (1 - x[1]), output_shape=input_shape)([org_img, mask])

如果您使用tensorflow作为后端，则其中的

output\u shape

是可选的

其他有用的层：

• 串联（轴=…）（输入列表）

• Add（）（输入列表）

• Multiply（）（输入列表）