tensorflow2 0 自定義層

無引數的自定義層可以使用：keras.layers.lambda函式

customized_spftplus = keras.layers.lambda(

lambda x : tf.nn.softplus(x)
)print
(customized_spftplus(
[1.0
,1.0
,1.0
,0.0
,0.1
,0.2])
)# tf.tensor([1.3132616 1.3132616 1.3132616 0.6931472 0.7443967 0.7981388], shape=(6,), dtype=float32)

class

customizeddenselayer
(keras.layers.layer)
:'''
繼承的時候必須有三個方法，__init__,build,call
'''# 建構函式需要，繼承父類的初始屬性，這時候需要用到
# super(customizeddenselayer, self).__init__(**kwargs)
def__init__
(self, units, activation=
none
,**kwargs)
: self.units = units
self.activation = keras.layers.activation(activation)
# super
(customizeddenselayer, self)
.__init__(
**kwargs)
defbuild
(self, input_shape)
:# 呼叫父類的方法，add_weight，新增weight
self.kernel = self.add_weight(name=
'kernel'
, shape=
(input_shape[1]
, self.units)
, initializer =
'uniform'
, trainable =
true
) self.bias = self.add_weight(name=
'bias'
,shape=
(self.units,),
initializer =
'zeros'
, trainable =
true
)super
(customizeddenselayer,self)
.build(input_shape)
defcall
(self, x)
:return self.activation(x @ self.kernel + self.bias)

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