def call(self, inputs, training=None, mask=None):
时间: 2023-10-12 16:07:34 浏览: 69
这段代码定义了一个 Keras 自定义层的 call 方法,用于实现层的前向传播逻辑。在 Keras 中,每个层都需要实现 call 方法,并在其中完成对输入数据的处理。在这里,call 方法接受了三个参数:inputs 表示输入数据,training 表示当前是否处于训练模式,mask 表示输入数据中的掩码(如果有)。在 call 方法中,可以完成各种对输入数据的操作,比如卷积、池化、批归一化、激活等,最终得到输出数据。
需要注意的是,定义自定义层时,需要继承 Keras 的 Layer 类,并实现其 call 方法。在 call 方法中,可以使用 Keras 提供的各种操作函数(如 conv2d、batch_normalization、activation 等)来实现具体的计算过程。通过自定义层,可以方便地实现各种复杂的网络结构和计算过程,并与 Keras 中的其他层无缝结合。
相关问题
def call(self, inputs, training=None, mask=None): x = self.conv1(inputs) x = self.conv2(x) x += inputs x = self.relu(x)
这段代码是定义了一个类的前向传播函数 call。这个类的作用是实现 ResNet 中的残差块。输入参数 inputs 是一个张量,代表了残差块的输入数据。conv1 和 conv2 分别是两个卷积层,其中 conv1 的卷积核大小为 3x3,步幅为 1,填充为 same;conv2 的卷积核大小也为 3x3,步幅为 1,填充为 same。在 conv1 和 conv2 之间,还加入了一个跳跃连接,即 x += inputs,将输入数据直接加到卷积结果上,从而实现了残差块的效果。最后,通过 relu 函数激活输出。这个函数的作用是将所有小于 0 的值都设为 0,将大于 0 的值原封不动地输出。
tensorflow2.10构建bilstm+crf的全代码
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, Sequential
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
# 构建BiLSTM-CRF模型
class BiLSTMCRF(tf.keras.Model):
def __init__(self, vocab_size, tag_size, embedding_dim, units):
super(BiLSTMCRF, self).__init__()
self.embedding = layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, mask_zero=True)
self.lstm = layers.Bidirectional(layers.LSTM(units, return_sequences=True))
self.dense = layers.Dense(tag_size)
self.crf = CRF(tag_size)
def call(self, inputs, training=False):
x = self.embedding(inputs)
x = self.lstm(x)
x = self.dense(x)
outputs = self.crf(x)
return outputs
# 定义CRF层
class CRF(layers.Layer):
def __init__(self, units):
super(CRF, self).__init__()
self.units = units
def build(self, input_shape):
self.transition_params = self.add_weight("transition_params", shape=[self.units, self.units])
def call(self, inputs, sequence_lengths=None, training=None):
if training is None:
training = self.trainable
if training:
log_likelihood, self.transition_params = tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths)
else:
log_likelihood, _ = tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths, self.transition_params)
return log_likelihood
# 构建数据
vocab = {'apple': 0, 'orange': 1, 'banana': 2}
tag = {'B': 0, 'I': 1, 'O': 2}
x = [[vocab['apple']], [vocab['orange']], [vocab['banana'], vocab['orange']]]
y = [[tag['B']], [tag['I']], [tag['B'], tag['I']]]
x = pad_sequences(x, padding='post')
y = pad_sequences(y, padding='post')
# 编码标签
decoded_y = tf.keras.utils.to_categorical(y, num_classes=len(tag))
# 定义模型
model = BiLSTMCRF(vocab_size=len(vocab), tag_size=len(tag), embedding_dim=64, units=100)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=model.crf, metrics=[model.crf])
# 训练模型
model.fit(x, decoded_y, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)