# 定义权重层 class WeightLayer(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(WeightLayer, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(input_shape[1], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(WeightLayer, self).build(input_shape) def call(self, x): return x * self.kernel def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], self.output_dim)?
时间: 2024-02-14 16:36:13 浏览: 22
这段代码定义了一个权重层 WeightLayer,它继承了 Keras 的 Layer 类。这个层的作用是将输入 x 与自己的 kernel(权重矩阵)相乘,并返回结果。
在构造函数中,我们传入了 output_dim 参数,代表了输出的维度。在 build 方法中,我们根据输入的形状定义了一个名为 kernel 的权重矩阵,它的形状是 (input_shape[1], self.output_dim),其中 input_shape[1] 表示输入的第二个维度,因为第一个维度是样本数,我们不需要在权重层中处理。
在 call 方法中,我们将输入 x 乘以 kernel,得到输出。最后,我们重载了 compute_output_shape 方法,返回了输出的形状。