TensorFlow 自定义层教程

在TensorFlow中，自定义层可以帮助我们构建更复杂的模型。以下是一些关于如何创建自定义层的基础教程。

自定义层的基础

自定义层通常需要继承tf.keras.layers.Layer类，并实现以下方法：

• __init__: 初始化层的参数。
• build: 创建层的权重。
• call: 定义层的前向传播。

示例代码

import tensorflow as tf

class MyCustomLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, output_dim):
        super(MyCustomLayer, self).__init__()
        self.output_dim = output_dim

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(name='kernel', 
                                      shape=(input_shape[-1], self.output_dim),
                                      initializer='uniform',
                                      trainable=True)

    def call(self, inputs):
        return tf.matmul(inputs, self.kernel)

扩展阅读

想了解更多关于自定义层的知识？可以阅读这里。

图片示例

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以上教程提供了自定义层的基础知识，希望对您有所帮助。