python之在 Keras 训练模型图像输入中选择特定的一组 RGB channel

在我的 Keras CNN 中，我像这样添加输入层:

model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(img_width, img_height, nb_channel))) 

nb_channel = 3 用于 RGB 输入，nb_channel = 1 用于灰度输入以及 flow_from_directory 和 ImageDataGenerator

但是，我想指定一组颜色 channel 输入到我的 CNN，例如，只允许绿色和红色 channel ，我该怎么做？

我正在使用带有 tensorflow 后端的 Keras

除了@Minh-Tuan Nguyen 的简洁解决方案，我们还可以按照以下方式进行切片

#custom filter 
def filter_layer(x): 
    red_x = x[:,:,:,0] 
    blue_x = x[:,:,:,2] 
    green_x = x[:,:,:,1] 
    red_x = tf.expand_dims(red_x, axis=3) 
    blue_x = tf.expand_dims(blue_x, axis=3) 
    green_x = tf.expand_dims(green_x, axis=3) 
    output = tf.concat([red_x, blue_x], axis=3) 
    return output 
#model 
input = Input(shape=(img_height, img_width, img_channels)) 

在连接步骤中，我们可以选择我们想要的切片。

请您参考如下方法:

您可以在自定义 Lambda 中对输入张量进行切片层。假设您只想要红色和绿色:

model.add(Lambda(lambda x: x[:,:,:,:2], input_shape=(w, h, channels))) 

TensorFlow 允许与 NumPy 进行类似的切片，对于 Keras，您需要将其包裹在 Lambda 层周围以合并到您的模型中。