TensorFlow函数:tf.layers.Layer

tf.layers.Layer函数

Layer类

定义在:tensorflow/python/layers/base.py.

基础层类.

这是所有层都继承的类,实现了通用的基础结构功能.

层是实现常见神经网络操作的类,例如卷积,批量规范等.这些操作需要管理变量,损失和更新,以及将TensorFlow操作应用于输入张量.

用户只需实例化它,然后将其视为可调用的.

我们建议Layer的子代实现以下方法:

 __init__ ():在成员变量中保存配置

build():当我们知道输入和dtype的形状时,从__call__调用一次.应该有对add_variable()的调用,然后调用高级的build()(设置为self.built = True,这在用户想要在第一个__call__之前手动调用build()时很好).

* call():确认build()已被调用一次后调用__call__.实际上应该执行将层应用于输入张量的逻辑(应该作为第一个参数传入).

只读属性:

name:string,表示层的名称.

dtype:图层的默认dtype(默认值None表示使用第一个输入的类型).

trainable_variables:可训练变量列表.

non_trainable_variables:非训练变量列表.

variables:此层的所有变量列表,可训练和不可训练.

updates:此层的更新操作列表.losses:此图层添加的损失列表.

可变属性:

trainable:boolean,表示是否应该训练图层(布尔值).

input_spec:可选(列表)InputSpec对象,指定层可以接受的输入约束.

属性

  • activity_regularizer

    可选的正则化函数用于该层的输出.

  • dtype
  • graph
  • input

    检索图层的输入张量.

    仅适用于图层只有一个输入,即它是否连接到一个输入层.

    返回:

    输入张量或输入张量列表.

    可能引发的异常:

    • AttributeError:如果图层连接到多个传入图层.
    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
    • AttributeError:如果未找到入站节点.
  • input_shape

    检索图层的输入形状.

    仅适用于图层只有一个输入,即它是否连接到一个输入层,或者所有输入具有相同形状的情况.

    返回:

    输入形状,作为整数形状元组(或形状元组列表,每个输入张量一个元组).

    可能引发的异常:

    • AttributeError:如果图层没有定义的input_shape.
    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • losses

    与此Layer相关的损失.

    请注意,在急切执行时,获取此属性会计算正规则.使用图形执行时,已经创建了变量正则化运算,并且只是在这里返回.

    返回:

    张量列表.

  • name
  • non_trainable_variables
  • non_trainable_weights
  • output

    检索图层的输出张量.

    仅适用于图层只有一个输出,即它是否连接到一个输入层.

    返回:

    输出张量或输出张量列表.

    可能引发的异常:

    • AttributeError:如果图层连接到多个输入图层.
    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • output_shape

    检索图层的输出形状.

    仅适用于图层具有一个输出,或者所有输出具有相同形状的情况.

    返回:

    输出形状,作为整数形状元组(或形状元组列表,每个输出张量一个元组).

    可能引发的异常:

    • AttributeError:如果图层没有定义的输出形状.
    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • scope_name
  • trainable_variables
  • trainable_weights
  • updates
  • variables

    返回所有图层变量/权重的列表.

    返回:

    变量列表.

  • weights

    返回所有图层变量/权重的列表.

    返回:

    变量列表.

方法

  • __init__
    __init__(
        trainable=True,
        name=None,
        dtype=None,
        activity_regularizer=None,
        **kwargs
    )

    初始化自我.

  • __call__
    __call__(
        inputs,
        *args,
        **kwargs
    )

    包装call,应用预处理和后处理步骤.

    参数:

    • inputs:输入张量.
    • *args:要传递给self.call的其他位置参数.
    • **kwargs:要传递给self.call的其他关键字参数.注意:kwarg scope保留供图层使用.

    返回:

    输出张量.

    注意:- 如果图层的call方法采用scope关键字参数,则此参数将自动设置为当前变量范围.- 如果图层的call方法采用mask参数(如某些Keras图层那样),则其默认值将设置为inputs前一层生成的蒙版(如果input确实来自生成相应蒙版的图层,即它是否来自具有掩蔽支持的Keras层).

    可能引发的异常:

    • ValueError:如果图层的call方法返回None(无效值).
  • __deepcopy__
    __deepcopy__(memo)
  • add_loss
    add_loss(
        losses,
        inputs=None
    )

    添加损失张量,可能取决于图层输入.

    一些损失(例如,活动正则化损失)可能取决于调用层时传递的输入.因此,当在不同的输入a和b上重用同一层时,在layer.losses中的一些条目可以取决于a而另外一些取决于b.此方法自动跟踪依赖性.

    该get_losses_for方法允许检索与特定输入集相关的损失.

    请注意,急切执行时不支持add_loss.相反,可以通过add_variable添加变量正则化器.不直接支持活动正规化(但可以从Layer.call()中返回此类损失).

    参数:

    • losses:损失张量,或张量/列表的张量.
    • inputs:如果传递了除None以外的任何内容,则表示损失是以某些层的输入为条件的,因此它们只应在这些输入可用的地方运行.例如,活动正规化损失就是这种情况.如果None通过,则假定损失是无条件的,并且将应用于层的所有数据流(例如,权重正则化损失).

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • add_update
    add_update(
        updates,
        inputs=None
    )

    添加更新操作,可能依赖于图层输入.

    权重更新(例如,BatchNormalization层中移动均值和方差的更新)可能取决于调用图层时传递的输入.因此,当在不同的输入a和b上重用同一层时,在layer.updates中的一些条目可以取决于a而另外一些取决于b.此方法自动跟踪依赖性.

    该get_updates_for方法允许检索与特定输入集相关的更新.

    在Eager模式下忽略此调用.

    参数:

    • updates:更新操作,或更新操作的列表/元组.
    • inputs:如果传递了除None之外的任何内容,则表示更新是以某些层的输入为条件的,因此它们只应在这些输入可用的地方运行.例如,BatchNormalization更新就是这种情况.如果为None,则无条件地考虑更新,并且您有责任确保它们可能具有的任何依赖性在运行时可用.步数计数器可能属于此类别.
  • add_variable
    add_variable(
        name,
        shape,
        dtype=None,
        initializer=None,
        regularizer=None,
        trainable=True,
        constraint=None,
        partitioner=None
    )

    向图层添加新变量,或获取现有变量;返回它.

    参数:

    • name: 变量名.
    • shape:变形.
    • dtype:变量的类型,默认为self.dtype或float32.
    • initializer:初始化程序实例(可调用).
    • regularizer:regularrizer实例(可调用).
    • trainable:变量是否应该是图层的“trainable_variables”(例如变量,偏差)或“non_trainable_variables”(例如BatchNorm mean,stddev)的一部分.注意,如果当前变量范围被标记为不可训练,则忽略此参数,并且任何添加的变量也标记为不可训练.
    • constraint:约束实例(可调用).
    • partitioner:(可选)分区程序实例(可调用).如果提供,则在创建请求的变量时,它将根据partitioner分成多个分区.在这种情况下,返回一个PartitionedVariable实例.可用的分区包括tf.fixed_size_partitioner和tf.variable_axis_size_partitioner.

    返回:

    创建的变量.通常是一个Variable或一个ResourceVariable实例.如果partitioner不是None,则返回PartitionedVariable实例.

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果使用分区变量正则化调用并且启用了急切执行.
  • apply
    apply(
        inputs,
        *args,
        **kwargs
    )

    在输入上应用图层.

    这只是包装self.__call__.

    参数:

    • inputs:输入张量.
    • *args:要传递给self.call的其他位置参数self.call.
    • **kwargs:要传递给self.call的其他关键字参数self.call.

    返回:

    输出张量.

  • build
    build(_)

    创建图层的变量.

  • call
    call(
        inputs,
        **kwargs
    )

    图层的逻辑就在这里.

    参数:

    • inputs:输入张量.
    • **kwargs:其他关键字参数.

    返回:

    输出张量.

  • compute_output_shape
    compute_output_shape(input_shape)

    在给定输入形状的情况下计算图层的输出形状.

    参数:

    • input_shape:一个TensorShape(可能是嵌套的元组).它不需要完全定义(例如批量大小可能是未知的).

    返回:

    一个TensorShape(可能是嵌套的元组).

    可能引发的异常:

    • TypeError:如果input_shape不是TensorShape(可能是嵌套的元组).
    • ValueError:如果input_shape不完整或与图层不兼容.
  • count_params
    count_params()

    计算组成权重的标量总数.

    返回:

    整数计数.

    可能引发的异常:

    • ValueError:如果尚未构建图层(在这种情况下,其权重尚未定义).
  • get_input_at
    get_input_at(node_index)

    检索给定节点处的层的输入张量.

    参数:

    • node_index:Integer,从中检索属性的节点的索引.例如,node_index=0将对应于第一次调用图层.

    返回:

    张量(如果图层有多个输入,则为张量列表).

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • get_input_shape_at
    get_input_shape_at(node_index)

    检索给定节点处的图层的输入形状.

    参数:

    • node_index:Integer,从中检索属性的节点的索引.例如:node_index=0将对应于第一次调用图层.

    返回:

    形状元组(如果图层有多个输入,则为形状元组​​列表).

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • get_losses_for
    get_losses_for(inputs)

    检索与特定输入集相关的损失.

    参数:

    • inputs:输入张量或输入张量的列表/元组.

    返回:

    依赖于inputs的层的损失张量列表.

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • get_output_at
    get_output_at(node_index)

    检索给定节点处的图层的输出张量.

    参数:

    • node_index:Integer,从中检索属性的节点的索引.例如,node_index=0将对应于第一次调用图层.

    返回:

    张量(如果图层有多个输出,则为张量列表).

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • get_output_shape_at
    get_output_shape_at(node_index)

    检索给定节点处图层的输出形状.

    参数:

    • node_index:Integer,从中检索属性的节点的索引.例如,node_index=0将对应于第一次调用图层.

    返回:

    形状元组(如果图层具有多个输出,则为形状元组​​列表).

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
  • get_updates_for
    get_updates_for(inputs)

    检索与特定输入集相关的更新.

    参数:

    • inputs:输入张量或输入张量的列表/元组.

    返回:

    依赖于inputs的层的更新操作列表.

    可能引发的异常:

    • RuntimeError:如果在Eager模式下调用.
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