我将在一层中使用锯齿激活函数并按如下方式进行定义：（锯齿函数的形式不是重要的组成部分，它是x的函数，在很多方面都是总和：sin(x) - 1⁄2sin(2x) + 1⁄3sin(3x) - 1⁄4sin(4x) + 1⁄5sin(5x) - 1⁄6sin(6x) + ...，我已经使用过500个条款）。
def sawtooth1 (x):
I= K.arange (1, 500, dtype='float32')
out= K.sum(-K.sin(K.dot(I,(x+pi)))/I, axis= 1)
return out[0]
这适用于numpy。但是当我在这里使用此功能和输入形状时：
inputs = Input(shape=(1,))
saw = Dense(1, activation= sawtooth1)(inputs)
我收到有关Matmul输入形状的错误： ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 1 for 'dense_1/MatMul_1' (op: 'MatMul') with input shapes: [499], [?,1].
我尝试了太多方法来解决此问题，但其中任何一个均无效。如何在Keras后端做matmul？
即使在注释部分中提供了解决方案（答案部分），也可以为社区带来利益。
添加I = I[:, None]到sawtooth1功能后已解决该问题。
这是更新的代码
def sawtooth1 (x):
I= K.arange (1, 500, dtype='float32')
I = I[:, None]
out= K.sum(-K.sin(K.dot(I,(x+np.pi)))/I, axis= 1)
return out[0]
inputs = Input(shape=(1,))
saw = Dense(1, activation= sawtooth1)(inputs)
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