compute_output_shape

Q: 'compute_output_shape'是什么意思？

A: 'compute_output_shape'是在深度学习中用于计算输出形状的函数。它可以根据输入张量的形状和层的参数，计算出输出张量的形状。

相关问题

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

这段代码是一个 Keras 层中的函数，用于计算该层的输出形状。这个函数接收一个输入形状的元组作为输入，并返回一个输出形状的元组。在这个函数中，输出形状是一个长度为2的列表，由两个相同的值组成，这个值等于 `self.res_output_shape`。这意味着该层的输出将是一个二维张量，其形状为 `(self.res_output_shape, self.res_output_shape)`。

self.layers.append(layer) self.layers[-1].build(self.res_output_shape) self.res_output_shape = self.layers[-1].compute_output_shape(self.res_output_shape)

这段代码是神经网络模型中添加一个新的层时所需要的操作。

首先，`self.layers.append(layer)`将新的层添加到神经网络中。

接下来，`self.layers[-1].build(self.res_output_shape)`通过调用新层的`build`方法来构建该层。`self.res_output_shape`是上一层输出的形状，用于确定新层的输入形状。

最后，`self.res_output_shape = self.layers[-1].compute_output_shape(self.res_output_shape)`通过调用新层的`compute_output_shape`方法计算新层的输出形状，并将其保存在`self.res_output_shape`中，以便下一层使用。