def compute_output_shape(self, input_shape): return [self.res_output_shape, self.res_output_shape]

这段代码是一个 Keras 层中的函数，用于计算该层的输出形状。这个函数接收一个输入形状的元组作为输入，并返回一个输出形状的元组。在这个函数中，输出形状是一个长度为2的列表，由两个相同的值组成，这个值等于 `self.res_output_shape`。这意味着该层的输出将是一个二维张量，其形状为 `(self.res_output_shape, self.res_output_shape)`。

相关问题

self.layers.append(layer) self.layers[-1].build(self.res_output_shape) self.res_output_shape = self.layers[-1].compute_output_shape(self.res_output_shape)

这段代码是神经网络模型中添加一个新的层时所需要的操作。

首先，`self.layers.append(layer)`将新的层添加到神经网络中。

接下来，`self.layers[-1].build(self.res_output_shape)`通过调用新层的`build`方法来构建该层。`self.res_output_shape`是上一层输出的形状，用于确定新层的输入形状。

最后，`self.res_output_shape = self.layers[-1].compute_output_shape(self.res_output_shape)`通过调用新层的`compute_output_shape`方法计算新层的输出形状，并将其保存在`self.res_output_shape`中，以便下一层使用。

# 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)？

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。