tensorflow2.0中Layer的__init__()，build(), call()函数
先看官方手册中使用了Layer中的这三个关键函数的一个简单的实例：class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, num_outputs):
super(MyDenseLayer, self).__init__()
self.num_outputs = num_outputs
def build(self, input_shape):
self.kernel = self.add_variable("kernel",
shape=),
self.num_outputs])
def call(self, input):
return tf.matmul(input, self.kernel)
layer = MyDenseLayer(10)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
从直观上理解，似乎__init__()和build()函数都在对Layer进行初始化，都初始化了一些成员函数，而call()函数则是在该layer被调用时执行。
显然，这三个函数都是从tf.keras.layers.Layer处继承而来的，那么不妨看一下官方对这几个函数作何解释。
下图为tf.keras.layers.Layer的官方文档
简单翻译，就是说官方推荐凡是tf.keras.layers.Layer的派生类都要实现__init__()，build(), call()这三个方法
__init__()：保存成员变量的设置
build()：在call()函数第一次执行时会被调用一次，这时候可以知道输入数据的shape。返回去看一看，果然是__init__()函数中只初始化了输出数据的shape，而输入数据的shape需要在build()函数中动态获取，这也解释了为什么在有__init__()函数时还需要使用build()函数
call()： call()函数就很简单了，即当其被调用时会被执行。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「_吟游诗人」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_32623363/java/article/details/104128497
页:
[1]