def build(self, input_shape):
时间: 2023-12-03 09:07:19 浏览: 26
`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。
相关问题
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`AutoEncoder`的类,该类有一个构造函数`__init__`和一个方法`build_model`。
`__init__`方法有两个参数,`encoding_dim`表示编码器的维度,`input_shape`表示输入数据的形状。
`build_model`方法有四个参数,分别是编码器第一层、第二层的形状以及解码器第一层、第二层的形状。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)?
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。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)