Layer.build

Layer.build 是 Keras 中的一个方法，它被用来初始化层的状态。当创建一个自定义的神经网络层时，需要在 build 方法中定义层的权重。在构建层之前，Keras 需要知道输入数据的形状，因此 build 方法通常在层的第一次被调用时被自动执行。

在 build 方法中，你可以创建该层所需的权重变量。通常，这些权重是由输入数据的形状和其他参数决定的。一旦这些权重被创建，它们将在后续的前向传播和反向传播过程中使用。

例如，以下是一个自定义的全连接层（Dense）的 build 方法的简单示例：

class CustomDenseLayer(layers.Layer):
    def __init__(self, units=32):
        super(CustomDenseLayer, self).__init__()
        self.units = units

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(
            shape=(input_shape[1], self.units),
            initializer="random_normal",
            trainable=True,
        )
        self.bias = self.add_weight(
            shape=(self.units,),
            initializer="zeros",
            trainable=True,
        )

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

在这个例子中，build 方法根据输入数据的形状创建了一个权重矩阵（kernel）和一个偏置向量（bias）。在 forward pass 时，call 方法将输入数据与权重矩阵相乘，并添加偏置向量。这样就完成了自定义的全连接层的建立和前向传播过程。

希望这个解答能够帮到你！如果你还有其他问题，请随时提出。