keras 高階技巧 重寫Layer

在使用keras快速建模時，會遇到現有的庫無法實現，需要自己做一些定製，有兩種方式：

不涉及引數weights的優化訓練，可以使用keras.layers.lambda()

使用類支出keras.layers.layer

使用lambda

from keras.models import sequential

from keras.backend import concatenate
from keras.layers import input, lambda
from keras.layers import dense
import tensorflow as tf
import keras.backend as k
model = sequential(
)model.add(dense(
32, input_dim=32)
)# now: model.output_shape == (none, 32)
# note: `none` is the batch dimension
model.add(repeatvector(3)
)# now: model.output_shape == (none, 3, 32)
model.add(lambda(
lambda x: x **2)
)def
antirectifier
(x):
gamma=tf.variable(
10.0
, trainable=
true
)    x -= k.mean(x, axis=
1, keepdims=
true
)    x = k.l2_normalize(x, axis=1)
pos = k.relu(x)
neg = k.relu(
-x)return tf.multiply(gamma,k.concatenate(
[pos, neg]
, axis=1)
)def
antirectifier_output_shape
(input_shape)
:    shape =
list
(input_shape)
assert
len(shape)==2
# only valid for 2d tensors
shape[-1
]*=2return
tuple
(shape)
model.add(lambda(antirectifier,
output_shape=antirectifier_output_shape)
)model.summary(
)

使用自定義layer

from keras import backend as k

from keras.layers import layer
from keras.models import sequential
from keras.layers import input
from keras.layers import dense
import tensorflow as tf
import keras.backend as k
class
mylayer
(layer)
:def
__init__
(self, output_dim,
**kwargs)
:        self.output_dim = output_dim
super
(mylayer, self)
.__init__(
**kwargs)
defbuild
(self, input_shape)
:# create a trainable weight variable for this layer.
self.kernel = self.add_weight(name=
'kernel'
,                                       shape=
(input_shape[1]
, self.output_dim)
,                                      initializer=
'uniform'
,                                      trainable=
true
)super
(mylayer, self)
.build(input_shape)
# be sure to call this at the end
defcall
(self, x)
:return k.dot(x, self.kernel)
defcompute_output_shape
(self, input_shape)
:return
(input_shape[0]
, self.output_dim)
model = sequential(
)model.add(dense(
32, input_dim=32)
)model.add(mylayer(
100)
)model.summary(
)

[3]: 使用keras編寫自定義網路層（layer）

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