千層麪層的輸出形狀取決於輸入值而不是其輸入形狀

Question

我正在與烤寬麪條和theano一起工作，需要創建自定義圖層。 這層的輸出不依賴於輸入的大小，而是依賴於輸入的值...我知道keras（只有tensorflow後端）提供了lambda層的可能性，並且我設法寫一個表達式，讓我有輸出取決於輸入的值。但我不知道如何或者甚至是否可以使用烤寬麪條和theano做到這一點。例如：如果我的輸入張量的固定大小爲100個值，但我知道最後可能會有一些0值，它們根本不會影響網絡的輸出，我該如何刪除這些值值，讓只有信息的值進一步到下一層？ 我想盡量減少網絡的空間需求:)

有沒有可能在這樣的烤寬麪條層？如果是這樣，我應該如何編寫get_output_shape_for（）方法？ 如果不是，我會切換到keras和張量流：D

在此先感謝！

Answer 1

感謝揚SCHLÜTER爲我提供的答案在這裏：
https://groups.google.com/forum/?utm_medium=email&utm_source=footer#!topic/lasagne-users/ucjNayfhSu0

總結：
1）是的，這是有可能有一個烤寬麪條層，其輸出形狀取決於輸入值（而不是的輸入形狀）和
2）您必須在熱點尺寸中編寫「無」具有固定的編譯時形狀（因此更改的尺寸取決於輸入值）。

關於示例：
您可以先計算輸出形狀，然後用原始張量中非零條目長度的形狀創建一個新張量，然後用非零值填充新張量（例如使用theano.tensor.set_subtensor函數）。但是，我不知道這是否是達到這個結果的最佳解決方案...