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。

相关问题

self.layers.append(layer)

这行代码的作用是将一个神经网络层添加到神经网络模型的层列表中。在神经网络模型的初始化函数中，我们通常会定义多个神经网络层，并将它们添加到神经网络模型的层列表中，以构建一个完整的神经网络结构。这个过程通常被称为模型的“搭建”或“构建”。在神经网络模型的训练和预测过程中，我们会根据定义的神经网络结构，逐层计算神经网络的输出，并进行反向传播算法来更新神经网络的参数，以最小化损失函数。

self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1

这段代码的作用是将输入的神经网络层结构存储在实例变量 `self.layers_strcuture` 中，并计算出神经网络的总层数并存储在实例变量 `self.layers_num` 中。同时，由于输入的层结构中包含输入层，因此需要将其排除在计算参数层数的范围之外，所以将总层数减去1并存储在实例变量 `self.param_layers_num` 中。