主要介绍了解决keras加入lambda层时shape的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

使用keras时，加入keras的lambda层以实现自己定义的操作。但是，发现操作结果的shape信息有问题。 我的后端是theano，使用了sum操作。 比如输入时，shape为（32，28，28），其中32为batch大小。 此时对应的ndim应该等于3。 但是，lambda处理后结果显示_keras_shape为（32，28，28），而ndim却是2。 这导致后边各项操作都会出现问题。 此处sum函数加入参数keepdims=True即可。 此注意keras中的各种层几乎都不用去理会ba