Keras自定义可训练参数

Keras自定义可训练参数是在自定义层中实现的，因此需要我们自己编写一个层来实现我们需要的功能。话不多说，直接上实例。

假设我们需要自定义一个可学习的权重矩阵来对某一层的数据进行转换，则可以通过下面代码实现：

from keras import backend as K
from keras.layers import Layerclass MyLayer(Layer):def __init__(self, output_dim, **kwargs):self.output_dim = output_dimsuper(MyLayer, self).__init__(**kwargs)def build(self, input_shape):# 创建一个可训练的权重变量矩阵self.kernel = self.add_weight(name='kernel',shape=(input_shape[1], self.output_dim),  # 假设输入tensor只有一个维度（不算batch的维度）initializer='uniform',trainable=True)      # 如果要定义可训练参数这里一定要选择Truesuper(MyLayer, self).build(input_shape)  # 这行代码一定要加上，super主要是调用MyLayer的父类（Layer）的build方法。def call(self, x):return K.dot(x, self.kernel)     # 该层要实现的功能def compute_output_shape(self, input_shape):return (input_shape[0], self.output_dim)   # 指定输出维度

其中，类MyLayer中各个方法的说明如下：

build(input_shape): 可学习变量在这里定义。

call(x): 你打算用这个层实现什么功能要在这里定义，参数x就是输入该层的tensor。一般是只需要考虑x就行。

compute_output_shape(input_shape): 如果该层修改了输入tensor的维度，则需要在这里指定要返回的tensor维度。

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