Keras自定义Layer使用说明

自定义 Layer

自定义激活函数

函数形式比较简单的时候可以用lambda函数:

clipped_relu = lambda x: K.activations.relu(x, max_value=4000)

Layer类

class MLPBlock(Layer):

    def __init__(self):
        super(MLPBlock, self).__init__()
        self.dense_1 = K.layers.Dense(500, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0))
        self.dense_2 = K.layers.Dense(500, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0))
        self.dense_3 = K.layers.Dense(500, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0))
        self.dense_4 = K.layers.Dense(500, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0))
        self.dense_5 = K.layers.Dense(60)

    def call(self, inputs):
        x = self.dense_1(inputs)
        x = tf.nn.relu(x)

        x = self.dense_2(x)
        x = tf.nn.relu(x)

        x = self.dense_3(x)
        x = tf.nn.relu(x)

        x = self.dense_4(x)
        x = tf.nn.relu(x)

        x = self.dense_5(x)
        return clipped_relu(x)

建立模型

这一步比较关键, 之前不成功主要是因为没有理解def call(self, inputs)这个类方法. 以下代码会报错:

input_layer = K.Input(shape=(8,))
output_layer = MLPBlock()
mdl = K.Model(input_layer, output_layer)
mdl.summary()

这是因为output_layer未被初始化, 不含input_shape这个重要信息, 只有当我们把input_layer作为参数传入自定义的output_layer时, output_layer才会被实际地初始化. 因此

input_layer = K.Input(shape=(8,))
output_layer = MLPBlock()(input_layer)
mdl = K.Model(input_layer, output_layer)
mdl.summary()

可以看到, 我们自定义的由多层Dense Layer叠加(stack)起来的新的Layer, 在形式上被作为一个新的Layer.

Model: "model_5"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_8 (InputLayer)         [(None, 8)]               0         
_________________________________________________________________
mlp_block_17 (MLPBlock)      (None, 60)                786060    
=================================================================
Total params: 786,060
Trainable params: 786,060
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

以上自定义Layer的方法适用于tf.keras, 但不适用于Keras, 两者的API在自定义Layer方面有所不同. 根据我对官方说明的理解, tf.keras可以像前面的代码那样, 把许多现有的Layer叠加在一起, 形成一个新的自定义Layer, 而Keras中自定义Layer的时候似乎不能用这种方式来自定义Layer, 但可以用自定义Model的形式来实现, 如下面这段官方教程的代码

import keras

class SimpleMLP(keras.Model):

    def __init__(self, use_bn=False, use_dp=False, num_classes=10):
        super(SimpleMLP, self).__init__(name='mlp')
        self.use_bn = use_bn
        self.use_dp = use_dp
        self.num_classes = num_classes

        self.dense1 = keras.layers.Dense(32, activation='relu')
        self.dense2 = keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
        if self.use_dp:
            self.dp = keras.layers.Dropout(0.5)
        if self.use_bn:
            self.bn = keras.layers.BatchNormalization(axis=-1)

    def call(self, inputs):
        x = self.dense1(inputs)
        if self.use_dp:
            x = self.dp(x)
        if self.use_bn:
            x = self.bn(x)
        return self.dense2(x)

model = SimpleMLP()
model.compile(...)
model.fit(...)