keras 自定义层 2

本质就是矩阵相乘 Amn *Bnp
这里会提取输入矩阵最后一层的dim 比如说是Amn的n

import keras
import tensorflow as tf
class Linear(keras.layers.Layer):def __init__(self, units=32):super(Linear, self).__init__()self.units = unitsdef build(self, input_shape):print(input_shape)self.w = self.add_weight(#本质就是矩阵相乘 Amn *Bnp #这里会提取输入矩阵最后一层的dim 比如说是Amn的nshape=(input_shape[-1], self.units),initializer="random_normal",trainable=True,)self.b = self.add_weight(shape=(self.units,), initializer="random_normal", trainable=True)# super().build(input_shape)def call(self, inputs):# print(self.input_shape(inputs))return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b
x = tf.ones((2, 2))
linear_layer = Linear(6)
y = linear_layer(x)
print(y)

(2, 2)
tf.Tensor(
[[-0.0910622  -0.04033005 -0.0540841  -0.06019955  0.05445318  0.07133652][-0.0910622  -0.04033005 -0.0540841  -0.06019955  0.05445318  0.07133652]], shape=(2, 6), dtype=float32)

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