W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden W = K.transpose(W) # N_hidden x N h = model.get_layer('encoded').output dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden
时间: 2023-06-25 09:02:30 浏览: 46
这段代码是用于在 Keras 中获取神经网络模型中某一层的权重,并将其转置,然后计算该层输出的导数。具体来说:
- `model.get_layer('encoded')` 获取模型中名为 'encoded' 的层。
- `.get_weights()[0]` 获取这一层的权重矩阵,即 W。这个权重矩阵是一个 N x N_hidden 的矩阵,其中 N 是输入的特征维度,N_hidden 是该层的神经元数量。
- `K.variable(value=W)` 将 W 转换成 Keras 中的变量,以便进行计算。
- `K.transpose(W)` 将 W 转置,变成 N_hidden x N 的矩阵。
- `model.get_layer('encoded').output` 获取 'encoded' 层的输出 h。这个输出也是一个 N_batch x N_hidden 的矩阵,其中 N_batch 是输入的批次数量。
- `h * (1 - h)` 计算 h 的导数,其中 dh 是一个 N_batch x N_hidden 的矩阵,每个元素表示对应位置的导数。这里使用了 Sigmoid 函数的导数公式:Sigmoid(x) 的导数为 Sigmoid(x) * (1 - Sigmoid(x))。
总的来说,这段代码可能是用于计算某一层的梯度或者误差反向传播时需要用到的中间变量。
相关问题
# In[]收缩损失函数 # def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): # mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) # W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden # W = K.transpose(W) # N_hidden x N # h = model.get_layer('encoded').output # dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden # contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1) # return mse + contractive将这段代码修改为适合tensorflow最高版本的形式
可以将这段代码修改为适合TensorFlow最高版本的形式,如下所示:
```python
def contractive_loss(y_pred, y_true, lam=1e-4):
mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred), axis=1)
W = tf.transpose(model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N_hidden x N
h = model.get_layer('encoded').output # N_batch x N_hidden
dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden
contractive = lam * tf.reduce_sum(tf.square(dh) * tf.reduce_sum(tf.square(W), axis=1), axis=1)
return mse + contractive
```
需要注意的是,TensorFlow的函数名和用法与Keras略有不同,例如`K.mean`改为`tf.reduce_mean`,`K.square`改为`tf.square`,`K.variable`改为直接从`model.get_layer`获取权重等。
将谢列代码改为适合tensorflow2.0版本的keras代码def contractive_loss(y_pred, y_true,lam=1e-4): mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1) W = K.variable(value=model.get_layer('encoded').get_weights()[0]) # N x N_hidden W = K.transpose(W) # N_hidden x 5qw h = model.get_layer('encoded').output dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden contractive = lam * K.sum(dh2 * K.sum(W2, axis=1), axis=1) return mse + contractive
以下是将谢列代码改为适合TensorFlow 2.0版本的Keras代码:
```
import tensorflow.keras.backend as K
def contractive_loss(y_pred, y_true, lam=1e-4):
mse = K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=1)
W = K.transpose(model.get_layer('encoded').weights[0]) # N_hidden x N
h = model.get_layer('encoded').output
dh = h * (1 - h) # N_batch x N_hidden
contractive = lam * K.sum(dh**2 * K.sum(W**2, axis=1), axis=1)
return mse + contractive
```
在TensorFlow 2.0中,可以通过使用`model.get_layer(layer_name).weights`来访问层的权重。因此,我们可以将上面的代码中的`model.get_layer('encoded').get_weights()[0]`替换为`model.get_layer('encoded').weights[0]`。
另外,TensorFlow 2.0中的`**`运算符用于计算幂,所以我们需要将`dh2`和`W2`替换为`dh**2`和`W**2`。
最后,我们需要使用`K.transpose()`函数来转置权重矩阵W,以便进行矩阵乘法。
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