github_39605284的博客

#!usr/bin/env python# coding=utf-8import numpy as npimport pandas as pdimport datetimeimport itertoolsimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import *import tensorflow.keras.backend as Kfrom tensorflow.keras import layersclass MMoEL

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

# coding=utf-8import itertoolsimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras import Modelfrom tensorflow.keras.regularizers import l2from tensorflow.keras.layers import Embedding, Dense, Dropout, Inputfrom tensorflow.keras.layers import Layerclass .

#coding=utf-8import tensorflow as tffrom tensorflow.python.keras.layers import Concatenate,Conv1D,Reshape## 只计算其中一层交叉的结果def compressed_interaction_net(x0, xl, D, n_filters): """ @param x0: 原始输入 @param xl: 第l层的输入 @param D: embedding d.

#coding=utf-8import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, ReLU, Layerclass DeepCrossLater(Layer): def __init__(self,dim_stack, name=None): """ :param hidden_unit: A list. Neural network hidden units. :pa