def build(self, input_shape):

时间: 2023-12-03 11:07:19 浏览: 119
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自定义shape

star3星 · 编辑精心推荐
`build(self, input_shape)` 是 Keras 模型中的一个方法，用于在模型第一次被调用前创建模型的权重。 参数 `input_shape` 是输入张量的形状（不包括批量大小）。该方法可以根据输入形状来创建模型所需的权重和变量。 在 `build` 方法中，通常会定义模型的各层和各层的权重。这些权重将会在后续的训练中被更新。
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Keras自定义实现带masking的meanpooling层方式

def build(self, input_shape): self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(input_shape[1], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(MyLayer, self).build(input_shape)...

class AutoEncoder: def __init__(self, encoding_dim, input_shape): self.encoding_dim = encoding_dim self.input_shape = input_shape def build_model(self, encoded1_shape, encoded2_shape, decoded1_shape, decoded2_shape): input_data = Input(shape=(1, self.input_shape)) 解释这段代码

这段代码定义了一个名为...该方法的功能是构建一个自编码器模型，其中Input函数用于创建一个占位符，表示输入数据的形状为(1, self.input_shape)，即每次输入一条数据，数据形状为(1, self.input_shape)。

# 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)？

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...

from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class MyLayer(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(MyLayer, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(input_shape[1], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(MyLayer, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): return K.dot(x, self.kernel) def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], self.output_dim)

其中，input_shape[1]表示输入x的第二个维度的大小，即输入的特征维度，self.output_dim表示输出的特征维度，initializer='uniform'表示权重的初始化方式为均匀分布。最后，compute_output_shape方法用于计算该层的...

class MyDense(keras.layers.Layer): def __init__(self, units, activation=None, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.units = units self.activation = keras.activations.get(activation) def build(self, batch_input_shape): self.kernel = self.add_weight( name="kernel", shape=[batch_input_shape[-1], self.units], initializer="glorot_normal") self.bias = self.add_weight( name="bias", shape=[self.units], initializer="zeros") super().build(batch_input_shape) # must be at the end def call(self, X): return self.activation(X @ self.kernel + self.bias) def compute_output_shape(self, batch_input_shape): return tf.TensorShape(batch_input_shape.as_list()[:-1] + [self.units]) def get_config(self): base_config = super().get_config() return {**base_config, "units": self.units, "activation": keras.activations.serialize(self.activation)}

这段代码定义了一个自定义的Keras层，名为MyDense。该层继承了Keras的Layer类，重写...在compute_output_shape方法中，返回该层的输出shape。 在get_config方法中，返回该层的配置信息，包括units和activation等参数。

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')

input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。 - self.supervisor：通过调用Supervisor类的build方法构建监督模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。 - self.discriminator：通过...

def __init__(self, input_shape, nb_classes): self.model = self.build_model(input_shape, nb_classes)

这是一个 Python 程序中的方法定义。...方法中的 self.model = self.build_model(input_shape, nb_classes) 语句表示调用当前实例的 build_model 方法，并将返回的值赋值给实例的 model 属性。
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