build() 用来初始化定义weights, 这里可以用父类的self.add_weight() 函数来初始化数据, 该函数必须将 self.built 设置为True, 以保证该 Layer 已经成功 build , 通常如上所示, 使用 super(MyLayer, self).build(input_shape) 来完成。 call() 用来执行 Layer 的职能, x就是该层的输入,x与权重kernel做点...
1基础层 tf.keras.layers.Dense():密集连接层。参数个数 = 输入层特征数× 输出层特征数(weight)+ 输出层特征数(bias) tf.keras.layers.Activation():激活函数层。一般放在Dense层后面,等价于在Dense层中指定activation。 tf.keras.layers.Dropout():随机置零层。训练期间以一定几率将输入置0,一种正则化手段。
class MyLayer(layers.Layer): def __init__(self, input_dim=32, unit=32): super(MyLayer, self).__init__() self.weight = self.add_weight(shape=(input_dim, unit), initializer=keras.initializers.RandomNormal(), trainable=True) self.bias = self.add_weight(shape=(unit,), initializer=ker...
# 可以通过add_weight() 创建权重 class SimpleDense(Layer): def __init__(self, units=32): super(SimpleDense, 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=Tru...
add里面只有层layer的内容,当然在序贯式里面,也可以model.add(other_model)加载另外模型,在函数式里面就不太一样,详见函数式。 2、compile 训练模式——solver.prototxt文件 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 compile(self, optimizer, loss, metrics=None, sample_weight_mode=None) 其中: optim...
继承Keras的Layer类,并重写__init__方法和call方法。__init__方法用于初始化层的参数,call方法定义了层的前向传播过程。 在call方法中实现自定义层的具体操作,例如对输入进行某种变换、计算输出等。 可选地,可以在自定义层中定义额外的权重,并在__init__方法中使用self.add_weight方法进行添加。
(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(input_shape[1], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(MyLayer, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): return K.dot(x, self...
self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(input_shape[1], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(MyLayer, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): return K.dot(x, self.kernel) ...
assert linear_layer.weights == [linear_layer.w, linear_layer.b] 2)add_weight方法可能是构建权重的捷径。 3)可以实践一下在单独的build中构建权重,用layer捕捉的第一个输入的shape来调用add_weight方法,这种模式不用我们再去指定input_dim了。 class Linear(Layer): """y = w.x + b""" def __init...
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/about_layer/,链接异常请阅读原文查看 常用层对应于core模块,core内部定义了一系列常用的网络层,包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”,请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型,我们使用Model来初始化一...