keras自定义层
时间: 2023-07-09 12:07:06 浏览: 62
Keras 是一个高层次的深度学习库,它有许多预定义的层,如卷积层、池化层、全连接层等。但是有时我们需要自定义一些层,以满足特定的需求。在 Keras 中,可以通过继承 keras.layers.Layer 类来自定义层。
具体地,我们需要重写 __init__ 和 call 两个方法,其中 __init__ 方法用于初始化层的参数,call 方法定义了层的前向传播逻辑。
以下是一个简单的例子,演示如何自定义一个全连接层:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
class MyDenseLayer(keras.layers.Layer):
def __init__(self, output_dim, **kwargs):
self.output_dim = output_dim
super(MyDenseLayer, 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(MyDenseLayer, self).build(input_shape)
def call(self, inputs):
return tf.matmul(inputs, self.kernel)
```
在这个例子中,我们定义了一个 MyDenseLayer 类,它继承自 keras.layers.Layer。我们在 __init__ 方法中定义了层的输出维度 output_dim,并且调用了父类的构造函数。在 build 方法中,我们使用 add_weight 方法定义了一个名为 kernel 的权重,它的形状为 (input_shape[1], output_dim),并使用 uniform 初始化。在 call 方法中,我们将输入 inputs 与权重 kernel 相乘,得到输出。
这样我们就定义了一个全连接层。在使用时,我们可以像使用其他预定义层一样使用它:
```
model = keras.Sequential([
MyDenseLayer(64, input_shape=(784,)),
keras.layers.Activation('relu'),
MyDenseLayer(10),
keras.layers.Activation('softmax')
])
```