Keras自定义层教程

自定义层是Keras中非常强大的功能，它允许你创建定制的神经网络层，以适应特定的需求。以下是一些关于如何创建和使用自定义层的指南。

自定义层的基本结构

自定义层通常包含以下组件：

输入张量：层的输入。
输出张量：层的输出。
权重：层的权重，通常在层初始化时随机生成。

import tensorflow as tf

class MyCustomLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self):
        super(MyCustomLayer, self).__init__()
        # 初始化权重
        self.kernel = self.add_weight(shape=(input_dim, output_dim),
                                     initializer='uniform',
                                     trainable=True)

    def call(self, inputs):
        # 定义层的计算逻辑
        return tf.matmul(inputs, self.kernel)

使用自定义层

创建自定义层后，你可以在模型中使用它，就像使用内置层一样。

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    MyCustomLayer(),
    tf.keras.layers.Dense(output_dim)
])

扩展阅读

想要了解更多关于自定义层的知识，可以阅读以下文章：