keras自定义层

Keras 是一个高度模块化的深度学习框架，提供了各种预定义的层类型，如全连接层、卷积层、池化层等等。然而，在某些情况下，您可能需要自定义一些层来实现您所需的特定功能。在 Keras 中，您可以通过继承 keras.layers.Layer 类来自定义层。

以下是一个简单的例子，展示如何使用 Keras 自定义层类：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

class MyLayer(keras.layers.Layer):
    def __init__(self, output_dim, **kwargs):
        self.output_dim = output_dim
        super(MyLayer, 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(MyLayer, self).build(input_shape)

    def call(self, inputs):
        return tf.matmul(inputs, self.kernel)

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], self.output_dim)

在上面的代码中，我们定义了一个名为 MyLayer 的自定义层类。该层包含一个内部实现，用于将输入张量与内部权重矩阵相乘，以产生输出张量。在这个例子中，我们使用了 TensorFlow 的 matmul 函数来实现这个操作。

我们还实现了两个必需的方法：build 和 compute_output_shape。build 方法用于初始化内部权重，并将它们添加到层中。compute_output_shape 方法用于确定输出张量的形状。

要使用自定义层，您可以像使用任何其他层一样使用它。例如：

model = keras.Sequential([
    MyLayer(10, input_shape=(784,)),
    keras.layers.Activation('softmax'),
])

在上面的代码中，我们创建了一个顺序模型，并将 MyLayer 作为第一层添加到模型中。然后，我们添加了一个 softmax 激活层，以便产生最终输出。