keras网络模型如何加入自定义函数

在Keras中，如果你想在模型中添加自定义功能，比如处理特定的数据预处理、特征工程或者是应用一些非标准的层操作，你可以创建一个函数（function）或者类（class），然后将它作为`layers.Layer`的子类或直接集成到模型结构中。

例如，如果你想要创建一个自定义的LSTM层，可以这样做：

from tensorflow.keras.layers import Layer
import tensorflow as tf

class CustomLSTM(Layer):
    def __init__(self, units=64, **kwargs):
        super(CustomLSTM, self).__init__(**kwargs)
        self.units = units

    def build(self, input_shape):
        self.lstm_layer = tf.keras.layers.LSTM(self.units, return_sequences=True)
        self.built = True

    def call(self, inputs):
        output, _ = self.lstm_layer(inputs)  # 自定义函数只处理输出部分
        return output

# 然后可以在模型构建时使用这个自定义层
input_shape = (None, 10)  # 假设输入序列有10个特征
custom_lstm = CustomLSTM(units=128)
x = Input(shape=input_shape)
y = custom_lstm(x)
model = Model(inputs=x, outputs=y)

在上述代码中，`CustomLSTM`类继承了`Layer`，并在`call`方法中定义了自定义的LSTM处理流程。这个自定义层可以直接像内置的Keras层那样插入到模型架构中。