super(ResidualBlock, self).build(input_shape)
时间: 2023-11-29 09:04:18 浏览: 29
这行代码是在 ResidualBlock 类的 build 方法中调用父类的 build 方法来构建网络层。在 Python 中,可以通过 `super()` 函数来调用父类的方法,这里的 `super(ResidualBlock, self)` 表示调用 ResidualBlock 类的父类的方法,即 `tf.keras.layers.Layer` 类的 build 方法。通过调用父类的 build 方法,可以构建出 ResidualBlock 类的网络结构。传入的 `input_shape` 参数表示输入数据的形状。
相关问题
# 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。
from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class MyLayer(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(MyLayer, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(input_shape[1], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(MyLayer, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): return K.dot(x, self.kernel) def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], self.output_dim)
这是一个使用Keras实现自定义层的代码,具体来说,定义了一个名为MyLayer的层,该层的功能是将输入x与可训练的权重kernel做矩阵乘法,并输出结果。其中,input_shape[1]表示输入x的第二个维度的大小,即输入的特征维度,self.output_dim表示输出的特征维度,initializer='uniform'表示权重的初始化方式为均匀分布。最后,compute_output_shape方法用于计算该层的输出形状。