如何保存使用Keras自定义lambda层reshape张量后的模型？
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本文共计910个文字，预计阅读时间需要4分钟。
近几天忙于参加AI+Challenger比赛，没有更新博客。转眼间，一个多月的比赛时间即将过去，虽然成绩平平，但在这段时间内确确实实学到了很多。就在比赛结束的前一天晚上，准备复现一些使用经验。
前几天忙着参加一个AI Challenger比赛，一直没有更新博客，忙了将近一个月的时间，也没有取得很好的成绩，不过这这段时间内的确学到了很多，就在决赛结束的前一天晚上，准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思，莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决，最后在一个日语网站上看到了解决方法。
事后想想，这个问题在后面搭建网络的时候会很常见，但是网上却没有人提出解决办法，So, I think that's very necessary for me to note this.
背景
分割网络在进行上采样的时候我用的是双线性插值上采样的，而Keras里面并没有实现双线性插值的函数，所以要自己调用tensorflow里面的tf.image.resize_bilinear()函数来进行resize,如果直接用tf.image.resize_bilinear()函数对Keras张量进行resize的话，会报出异常，大概意思是tenorflow张量不能转换为Keras张量，要想将Kears Tensor转换为 Tensorflow Tensor需要进行自定义层，Keras自定义层的时候需要用到Lambda层来包装。
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近几天忙于参加AI+Challenger比赛，没有更新博客。转眼间，一个多月的比赛时间即将过去，虽然成绩平平，但在这段时间内确确实实学到了很多。就在比赛结束的前一天晚上，准备复现一些使用经验。
前几天忙着参加一个AI Challenger比赛，一直没有更新博客，忙了将近一个月的时间，也没有取得很好的成绩，不过这这段时间内的确学到了很多，就在决赛结束的前一天晚上，准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思，莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决，最后在一个日语网站上看到了解决方法。
事后想想，这个问题在后面搭建网络的时候会很常见，但是网上却没有人提出解决办法，So, I think that's very necessary for me to note this.
背景
分割网络在进行上采样的时候我用的是双线性插值上采样的，而Keras里面并没有实现双线性插值的函数，所以要自己调用tensorflow里面的tf.image.resize_bilinear()函数来进行resize,如果直接用tf.image.resize_bilinear()函数对Keras张量进行resize的话，会报出异常，大概意思是tenorflow张量不能转换为Keras张量，要想将Kears Tensor转换为 Tensorflow Tensor需要进行自定义层，Keras自定义层的时候需要用到Lambda层来包装。