keras中自定義層非常普遍。對於簡單，無狀態的自定義操作，可以通過 layers.core.lambda層來實現。對於包含了可訓練權重的自定義層，就需要自己手動去實現。
需要實現三個方法：
build（input_shape）: 定義權重，這個方法必須設 self.built = true,可以通過呼叫 super([layer],self).build( ) 完成。
call( x )：寫層的功能邏輯。只需要關注傳入 call 的第乙個引數：輸入張量，除非你希望層支援 masking。
compute_output_shape(input_shape)：如果層改變了輸入張量的形狀，應該在這裡定義形狀改變的邏輯，讓keras能夠自動推斷各層的形狀。
# coding=utf-8
from keras import backend as k
from keras.engine.topology import layer
import numpy as np
class mylayer(layer):
def __init__(self, output_dim, **kwargs):
self.output_dim = output_dim
super(mylayer, self).__init__(**kwargs)
def build(self, input_shape):
self.kernel = self.add_weight(shape=(input_shape[1], self.output_dim),
initializer='uniform', trainable=true,
name='kernel')
super(mylayer, self).build(input_shape)
def call(self, x):
return k.dot(x, self.kernel)
def compute_output_shape(self, input_shape):
return (input_shape[0], self.output_dim)
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