使用tf.keras自定义模型

最新推荐文章于 2025-03-20 09:22:23 发布

原创

最新推荐文章于 2025-03-20 09:22:23 发布 · 1k 阅读

2 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#keras #python #深度学习

本文介绍了如何在TensorFlow 2.x中使用tf.keras自定义深度学习模型，包括无权重层、有权重层的创建，以及自定义损失函数和评估指标。通过自定义层，可以提高模型的灵活性，实现特定需求。

1 前言

tf.keras提供了许多方便调用的API构建深度学习模型，但有些情况需要自定义层和模型，因此在这篇文章里，我们将着眼自定义模型，使用TensorFlow 2.X里的自定义方法为解决方案提供更多灵活性。

2 自定义层

2.1 创建没有权重的层

当自定义层无需权重时，使用tf.keras.layers.Lambda会非常方便，示例如下：

exponential_layer = keras.layers.Lambda(lambda x: tf.exp(x))

然后这个自定义层可以像其他层一样在Sequential API和Functional API中使用以构建模型。甚至可以像调用Python函数一样调用它：

print(exponential_layer(2.0).numpy())

输出为：

7.389056

2.2 创建具有权重的层

如需创建具有权重的层，通常是继承tf.keras.layers.Layer类，并重写__init__、build和call三个方法，示例如下：

class Linear(keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units=32):
        super(Linear, self).__init__()
        self.units = units

    def build(self, input_shape):
        self.w = self.add_weight(
            shape=(input_shape[-1], self.units),
            initializer="random_normal",
            trainable=True,
        )
        self.b = self.add_weight(
       &