本文介绍了如何使用TensorFlow的Keras API创建自定义层。通过继承`tf.keras.layers.Layer`，你需要实现`__init__`, `build`和`call`方法。在`__init__`中设定参数，`build`根据输入形状创建权重，`call`则定义前向传播逻辑。示例中展示了如何创建一个简单的全连接层`MyDenseLayer`。
通过继承tf.keras.layer
实现自定义层的最佳方法是继承tf.keras.Layer类并实现：
- init ，在其中进行所有与输入无关的变量或常量的初始化
- build，在其中知道输入张量的形状，并可以进行其余的初始化
- call，在这里进行前向传播逻辑的计算的定义
请注意，不必等到build被调用才创建变量，也可以在__init__中直接定义。但是，在build中创建变量的好处在于，可以根据build的参数 input shape来自动调整变量的shape。而在__init__中创建变量意味着需要显式指定创建变量的形状。
class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, num_outputs):
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
4543
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
