自定义层与模型教程🧠

简介

在深度学习中，自定义层和模型是构建复杂网络的核心技能。通过继承tf.keras.layers.Layer或tf.keras.Model类，您可以灵活设计专属的网络组件。以下是关键步骤：

  1. 定义自定义层 

    class MyCustomLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units=32, **kwargs):
        super(MyCustomLayer, self).__init__(**kwargs)
        self.units = units

    def call(self, inputs):
        return tf.nn.relu(inputs)

    📌 使用call方法实现前向传播逻辑

  2. 构建模型 

    model = tf.keras.Sequential([
    MyCustomLayer(64),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

    📌 可通过Model类实现更复杂的拓扑结构

  3. 训练模型 

    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
model.fit(train_dataset, epochs=5)

实战示例

尝试创建一个包含自定义激活函数的模型：

自定义层

扩展阅读

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