Keras.layers.core.dense()方法详解

本文详细介绍了Keras中常用的层,包括Dense层、Activation层、Dropout层等,并提供了丰富的示例帮助读者理解每种层的功能及应用场景。

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常用层

(一)Dense层

keras.layers.core.Dense(output_dim, init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None, W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint=None, bias=True, input_dim=None)

Dense层就是全链接层,有一下参数: output_dim:大于0的整数,代表该层的输出维度。模型中非首层的全连接层其输入维度可以自动推断,因此非首层的全连接定义时不需要指定输入维度。 init:初始化方法,为预定义初始化方法名的字符串,或用于初始化权重的Theano函数。该参数仅在不传递weights参数时才有意义。 activation:激活函数,为预定义的激活函数名或逐元素(element-wise)的Theano函数。如果不指定该参数,将不会使用任何激活函数(即使用线性激活函数:a(x)=x) weights:权值,为numpy array的list。该list应含有一个形如(input_dim,output_dim)的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。 W_regularizer:施加在权重上的正则项,为WeightRegularizer对象 b_regularizer:施加在偏置向量上的正则项,为WeightRegularizer对象 activity_regularizer:施加在输出上的正则项,为ActivityRegularizer对象 W_constraints:施加在权重上的约束项,为Constraints对象 b_constraints:施加在偏置上的约束项,为Constraints对象 bias:布尔值,是否包含偏置向量(即层对输入做线性变换还是仿射变换) input_dim:整数,输入数据的维度。当Dense层作为网络的第一层时,必须指定该参数或input_shape参数。 常见的输入形式:(nb_samples, input_dim)的二维张量。输出形式为(nb_samples, output_dim)的二维张量。 示例:

# sequential 模型的第一层: model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=16)) # 该模型输入(*,16)输出(*,32) # 与上一层相同 model = Sequential() model.add(Dense(32, input_shape=(16,))) # 后面的层就不需要指定输入的大小了 model.add(Dense(32))

(二) Activation层

# 激活层是对一个层的输出施加激活函数,activation:将要使用的激活函数,为预定义激活函数名或一个Tensorflow/Theano的函数。当使用激活层作为第一层时,要指定输入形式input_shape,而输出形式与输入形式相同。 keras.layers.core.Activation(activation)

(三)Dropout 层 为了防止过拟合效应现象,可以给输入数据施加Dropout。Dropout将在训练过程中每次更新参数时随机断开一定百分比(p)的输入神经元连接。

#p:0~1的浮点数,控制需要断开的链接的比例 keras.layers.core.Dropout(p)

(四)Flatten层 Flatten层可以使多维的输入数据一维化,从而将输入数据压平。常用在卷积层到全链接层的过度,不影响batch的大小。

model = Sequential() model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same', input_shape=(3, 32, 32))) # now: model.output_shape == (None, 64, 32, 32) model.add(Flatten()) # now: model.output_shape == (None, 65536)

(五)Reshape层 Reshape层用来将输入shape转换为特定的shape,输入shape任意,但是形式必须固定,当使用该层为模型首层时,需要指定input_shape参数,输出shape为(batch_size,)+target_shape

keras.layers.core.Reshape(target_shape) # target_shape:目标shape,为整数的tuple,不包含样本数目的维度(batch大小)

示例:

# Sequential模型第一层 model = Sequential() model.add(Reshape((3, 4), input_shape=(12,))) # now: model.output_shape == (None, 3, 4) # 注:‘None’是 batch 的维度 # 中间层 model.add(Reshape((6, 2))) # now: model.output_shape == (None, 6, 2)

(六) Permute层 Permute层将输入的维度按照给定模式进行重排,例如,当需要将RNN(循环神经网络)和CNN(卷积神经网络)网络连接时,可能会用到该层。该层输入的shape任意,到那个该层作为第一层时候,要指定input_shape,输出维度按照指定的形式重新排列。

keras.layers.core.Permute(dims) # dims:整数tuple,指定重排的模式,不包含样本数的维度。重拍模式的下标从1开始。例如(2,1)代表将输入的第二个维度重拍到输出的第一个维度,而将输入的第一个维度重排到第二个维度 keras.layers.core.Permute(dims)

示例:

model = Sequential() model.add(Permute((2, 1), input_shape=(10, 64))) # now: model.output_shape == (None, 64, 10) # 注:‘None’是 batch 的维度

(七)RepeatVector层 RepeatVector层将输入重复n次,参数:n:整数,重复的次数。输入shape 为(nb_samples, features)的2D张量,输出shape为(nb_samples, n, features)的3D张量

keras.layers.core.RepeatVector(n)

示例:

model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=32)) # now: model.output_shape == (None, 32) # 注:‘None’是 batch 的维度 model.add(RepeatVector(3)) # now: model.output_shape == (None, 3, 32)

(八)Merge层 Merge层根据给定的模式,将一个张量列表中的若干张量合并为一个单独的张量。

keras.engine.topology.Merge(layers=None, mode='sum', concat_axis=-1, dot_axes=-1, output_shape=None, node_indices=None, tensor_indices=None, name=None)

参数: layers:该参数为Keras张量的列表,或Keras层对象的列表。该列表的元素数目必须大于1。 mode:合并模式,为预定义合并模式名的字符串或lambda函数或普通函数,如果为lambda函数或普通函数,则该函数必须接受一个张量的list作为输入,并返回一个张量。如果为字符串,则必须是下列值之一: “sum”,“mul”,“concat”,“ave”,“cos”,“dot” concat_axis:整数,当mode=concat时指定需要串联的轴 dot_axes:整数或整数tuple,当mode=dot时,指定要消去的轴 output_shape:整数tuple或lambda函数/普通函数(当mode为函数时)。如果output_shape是函数时,该函数的输入值应为一一对应于输入shape的list,并返回输出张量的shape。 node_indices:可选,为整数list,如果有些层具有多个输出节点(node)的话,该参数可以指定需要merge的那些节点的下标。如果没有提供,该参数的默认值为全0向量,即合并输入层0号节点的输出值。 tensor_indices:可选,为整数list,如果有些层返回多个输出张量的话,该参数用以指定需要合并的那些张量。 示例:

model1 = Sequential() model1.add(Dense(32)) model2 = Sequential() model2.add(Dense(32)) merged_model = Sequential() merged_model.add(Merge([model1, model2], mode='concat', concat_axis=1) - ____TODO__: would this actually work? it needs to.__ # achieve this with get_source_inputs in Sequential.

(九)Lambda层

keras.layers.core.Lambda(function, output_shape=None, arguments={})

输入形式任意,当使用该层作为第一层时,要指定input_shape,输出shape由output_shape参数指定的输出shape 本函数用以对上一层的输出施以任何Theano/TensorFlow表达式,参数: function:要实现的函数,该函数仅接受一个变量,即上一层的输出 output_shape:函数应该返回的值的shape,可以是一个tuple,也可以是一个根据输入shape计算输出shape的函数 arguments:可选,字典,用来记录向函数中传递的其他关键字参数

# add a x -> x^2 layer model.add(Lambda(lambda x: x ** 2)) # 增加一个层,返回输入正部分、负部分的相反部分 def antirectifier(x): x -= K.mean(x, axis=1, keepdims=True) x = K.l2_normalize(x, axis=1) pos = K.relu(x) neg = K.relu(-x) return K.concatenate([pos, neg], axis=1) def antirectifier_output_shape(input_shape): shape = list(input_shape) assert len(shape) == 2 # only valid for 2D tensors shape[-1] *= 2 return tuple(shape) model.add(Lambda(antirectifier, output_shape=antirectifier_output_shape))

(十)ActivityRegularizer层

keras.layers.core.ActivityRegularization(l1=0.0, l2=0.0) # 经过本层的数据不会有任何变化,但会基于其激活值更新损失函数值

参数: l1:1范数正则因子(正浮点数) l2:2范数正则因子(正浮点数) 输入shape任意,当使用该层作为第一层时,要指定input_shape,输出shape 与输入shape相同

(十一)Masking层

keras.layers.core.Masking(mask_value=0.0)

使用给定的值对输入的序列信号进行“屏蔽”,用以定位需要跳过的时间步。对于输入张量的时间步,即输入张量的第1维度(维度从0开始算,见例子),如果输入张量在该时间步上都等于mask_value,则该时间步将在模型接下来的所有层(只要支持masking)被跳过(屏蔽)。如果模型接下来的一些层不支持masking,却接受到masking过的数据,则抛出异常。 示例: 考虑输入数据x是一个形如(samples,timesteps,features)的张量,现将其送入LSTM层。因为你缺少时间步为3和5的信号,所以你希望将其掩盖。这时候应该: 赋值x[:,3,:] = 0.,x[:,5,:] = 0. 在LSTM层之前插入mask_value=0.的Masking层

model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=0., input_shape=(timesteps, features))) model.add(LSTM(32))

(十二)Highway层

keras.layers.core.Highway(init='glorot_uniform', transform_bias=-2, activation='linear', weights=None, W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint=None, bias=True, input_dim=None)

Highway层建立全连接的Highway网络,这是LSTM在前馈神经网络中的推广。输入shape形如(nb_samples, input_dim)的2D张量输出shape形如(nb_samples, output_dim)的2D张量。 参数: output_dim:大于0的整数,代表该层的输出维度。模型中非首层的全连接层其输入维度可以自动推断,因此非首层的全连接定义时不需要指定输入维度。 init:初始化方法,为预定义初始化方法名的字符串,或用于初始化权重的Theano函数。该参数仅在不传递weights参数时有意义。 activation:激活函数,为预定义的激活函数名或逐元素(element-wise)的Theano函数。如果不指定该参数,将不会使用任何激活函数(即使用线性激活函数:a(x)=x) weights:权值,为numpy array的list。该list应含有一个形如(input_dim,output_dim)的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。 W_regularizer:施加在权重上的正则项,为WeightRegularizer对象 b_regularizer:施加在偏置向量上的正则项,为WeightRegularizer对象 activity_regularizer:施加在输出上的正则项,为ActivityRegularizer对象 W_constraints:施加在权重上的约束项,为Constraints对象 b_constraints:施加在偏置上的约束项,为Constraints对象 bias:布尔值,是否包含偏置向量(即层对输入做线性变换还是仿射变换) input_dim:整数,输入数据的维度。当该层作为网络的第一层时,必须指定该参数或input_shape参数。 transform_bias:用以初始化传递参数,默认为-2(请参考文献理解本参数的含义)

(十三)MaxoutDense层 全连接的Maxout层,MaxoutDense层以nb_features个Dense(input_dim,output_dim)线性层的输出的最大值为输出。nb_features:内部使用的全连接层的数目。MaxoutDense可对输入学习出一个凸的、分段线性的激活函数。输入shape形如(nb_samples, input_dim)的2D张量输出shape形如(nb_samples, output_dim)的2D张量。


转载来自:http://www.knowsky.com/1053989.html

ValueError: Unrecognized keyword arguments passed to Embedding: {'batch_input_shape': [64, None]} --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[15], line 2 1 if __name__ == "__main__": ----> 2 main() Cell In[11], line 23, in main() 16 dataset = create_dataset( 17 text_as_int, 18 seq_length=SEQ_LENGTH, 19 batch_size=BATCH_SIZE 20 ) 22 # 构建模型 ---> 23 model = build_model( 24 vocab_size=len(vocab), 25 embedding_dim=EMBEDDING_DIM, 26 rnn_units=RNN_UNITS, 27 batch_size=BATCH_SIZE 28 ) 30 # 编译模型 31 model.compile(optimizer='adam', loss=loss) Cell In[8], line 4, in build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size) 1 def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size): 2 """构建RNN文本生成模型""" 3 model = tf.keras.Sequential([ ----> 4 tf.keras.layers.Embedding( 5 vocab_size, 6 embedding_dim, 7 batch_input_shape=[batch_size, None] 8 ), 9 tf.keras.layers.GRU( 10 rnn_units, 11 return_sequences=True, 12 stateful=True, 13 recurrent_initializer='glorot_uniform', 14 reset_after=False # 提高GPU性能 15 ), 16 tf.keras.layers.Dropout(0.2), # 添加dropout减少过拟合 17 tf.keras.layers.Dense(vocab_size) 18 ]) 19 return model File /usr/local/lib/python3.11/site-packages/keras/src/layers/core/embedding.py:100, in Embedding.__init__(self, input_dim, output_dim, embeddings_initializer, embeddings_regularizer, embeddings_constraint, mask_zero, weights, lora_rank, lora_alpha, **kwargs) 96 if input_length is not None: 97 warnings.warn( 98 "Argument `input_length` is deprecated. Just remove it." 99 ) --> 100 super().__init__(**kwargs) 101 self.input_dim = input_dim 102 self.output_dim = output_dim File /usr/local/lib/python3.11/site-packages/keras/src/layers/layer.py:291, in Layer.__init__(self, activity_regularizer, trainable, dtype, autocast, name, **kwargs) 289 self._input_shape_arg = input_shape_arg 290 if kwargs: --> 291 raise ValueError( 292 "Unrecognized keyword arguments " 293 f"passed to {self.__class__.__name__}: {kwargs}" 294 ) 296 self._path = None # Will be determined in `build_wrapper` 297 self.built = False ValueError: Unrecognized keyword arguments passed to Embedding: {'batch_input_shape': [64, None]}
最新发布
06-22
<think>好的,我现在需要解决用户在TensorFlow/Keras中遇到的AttributeError,具体是模块'tensorflow.keras.layers'没有'dense'属性。首先,我要理清可能的原因,然后一步步思考解决方法。 用户提到错误信息是“module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'dense'”,这通常意味着在导入或调用层时出现了问题。Dense层是Keras中最基本的全连接层,正常情况下应该存在于layers模块中。首先,我应该检查用户的代码写法是否正确。例如,正确的导入方式应该是从`tensorflow.keras.layers`导入Dense,然后使用`layers.Dense(...)`,或者直接导入Dense类。如果用户错误地尝试调用`layers.dense`(小写),就会触发这个错误,因为正确的类名是首字母大写的Dense。 接下来,考虑TensorFlow的版本问题。用户可能在迁移旧代码到新版本时遇到问题。例如,在TensorFlow 2.x中,Keras已经被整合为tf.keras,而某些旧版本中的写法可能需要调整。比如,旧代码可能使用了`from keras.layers import Dense`,但在TensorFlow 2.x中应该改为`from tensorflow.keras.layers import Dense`。如果用户没有正确引用tf.keras,而是直接使用独立的Keras包,可能会导致兼容性问题,特别是当安装的Keras版本与TensorFlow不匹配时。 另外,检查用户是否错误地覆盖了layers模块。例如,用户可能在代码中定义了一个名为`layers`的变量,导致后续无法访问原始的tensorflow.keras.layers。这种情况下,重命名变量即可解决问题。 此外,安装环境的问题也可能导致此错误。如果TensorFlow安装不完整或损坏,某些模块可能无法正确加载。建议用户检查安装情况,使用`pip install --upgrade tensorflow`进行更新,或者重新安装TensorFlow。 同时,查看用户提供的引用内容,比如引用[2]中提到MultiHeadAttention属性缺失的问题,这可能与版本或导入方式有关,类似的问题可能适用于Dense层的情况。例如,某些层在较新的TensorFlow版本中引入,如果用户使用的是旧版本,则可能缺少这些层。但Dense层作为基础层,一般不会在标准版本中缺失,所以更可能的原因是导入路径或命名错误。 总结可能的原因: 1. 代码中Dense层的名称拼写错误,如小写的dense。 2. 导入路径不正确,没有正确引用tf.keras。 3. TensorFlow/Keras版本不兼容或安装问题。 4. 用户代码中变量命名冲突,覆盖了layers模块。 5. 环境配置问题导致模块未正确加载。 解决方法步骤: 1. 确认代码中的类名是否正确,是否使用了Dense(首字母大写)。 2. 检查导入语句是否正确,是否使用tensorflow.keras的正确路径。 3. 升级或重新安装TensorFlow,确保版本兼容。 4. 检查是否有自定义变量覆盖了layers模块。 5. 确保没有混合使用独立的Keras库和tf.keras,避免冲突。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步排查可能的问题,例如版本升级、导入方式、环境配置等。</think>针对TensorFlow/Keras中出现`AttributeError: module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'dense'`错误,以下是逐步解决方案: --- ### **原因分析** 1. **类名大小写错误** Keras层的类名均为首字母大写格式,例如`Dense`、`Conv2D`。若使用小写`layers.dense()`会触发属性错误。 2. **导入路径错误** - 错误示例:`from tensorflow.keras import layers`后直接调用`layers.dense()`。 - 正确方式:需通过类名调用,如`layers.Dense()`。 3. **TensorFlow版本兼容性问题** 若从旧版Keras迁移代码到TensorFlow 2.x,需确保使用`tf.keras`路径,而非独立安装的Keras包[^1][^4]。 4. **变量命名冲突** 用户可能自定义了名为`layers`的变量,覆盖了原始模块。 --- ### **解决方案** #### 1. 检查类名和导入方式 ```python # 正确导入方式 from tensorflow.keras.layers import Dense # 或 from tensorflow.keras import layers # 正确调用方式 model.add(Dense(units=64)) # 方式1 model.add(layers.Dense(units=64)) # 方式2 ``` #### 2. 统一使用`tf.keras`路径 避免混合使用独立Keras和`tf.keras`: ```python # 错误:使用独立Keras(可能与TF版本冲突) from keras.layers import Dense # 正确:使用TensorFlow内置Keras from tensorflow.keras.layers import Dense ``` #### 3. 升级或重装TensorFlow ```bash # 升级到最新稳定版 pip install --upgrade tensorflow # 若环境混乱,可先卸载再安装 pip uninstall tensorflow keras -y pip install tensorflow ``` #### 4. 检查变量命名冲突 确保代码中未定义名为`layers`的变量: ```python # 错误示例:覆盖了原始模块 layers = [...] # 自定义变量 model.add(layers.Dense(64)) # 此时会报错 # 正确做法:重命名变量 custom_layers = [...] ``` --- ### **验证代码示例** ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu')) # 正确调用 model.add(tf.keras.layers.Dense(10)) # 另一种正确写法 ``` --- ### **相关问题** 1. 如何解决`AttributeError: module 'tensorflow.keras.optimizers' has no attribute 'Adam'`? 2. TensorFlow 2.x中如何正确导入Keras模块? 3. 升级TensorFlow后出现兼容性错误应如何排查? 4. 如何避免变量命名与Keras/TensorFlow模块冲突? --- 通过上述步骤,可解决99%的`dense`属性缺失错误。若问题依旧存在,建议检查Python环境完整性或提供完整错误日志进一步分析[^1][^2][^4]。
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