欢迎来到 TensorFlow 自定义层实战指南！通过本教程，你将掌握如何创建和使用自定义神经网络层，提升模型设计的灵活性。

什么是自定义层？

自定义层是 TensorFlow 中允许你定义独特计算逻辑的组件，适用于：

  • 实现特定激活函数 📈
  • 添加自定义正则化项 🔍
  • 构建复杂网络结构 🏗️

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快速入门示例

import tensorflow as tf

class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units=32):
        super().__init__()
        self.units = units
    
    def build(self, input_shape):
        self.w = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units),
                                initializer='random_normal',
                                trainable=True)
        self.b = self.add_weight(shape=(self.units,),
                                initializer='zeros',
                                trainable=False)
    
    def call(self, inputs):
        return tf.nn.relu(tf.matmul(inputs, self.w) + self.b)

核心概念解析

  • build() 方法：定义可训练参数 ✅
  • call() 方法：实现前向传播 ⏭️
  • add_weight()：创建权重张量 📦
  • trainable 属性：控制参数是否参与训练 🔁

扩展学习建议

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自定义层_结构

常见问题

  • Q: 如何保存自定义层的权重？

    • A: 使用 save_weights() 和 load_weights() 方法 💾

  • Q: 自定义层需要继承哪个类？

    • A: tf.keras.layers.Layer 📌

📌 本教程配套代码已开源，欢迎前往 GitHub 项目页 获取最新版本 ✅

自定义层_示意图