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
_________________________________________________________________

这里有一个重要的bug, 或者说keras和tf.keras不同的地方. 以上代码适用于tf.keras, 如果使用的是keras, mlp_block_17 (MLPBlock)的Output Shape是(None, 8), 而不是(None, 60). 有人在github上发现了相同的问题:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33785

二者的API可能略有不同, 如果查看Keras官方主页的说明:https://keras.io/layers/writing-your-own-keras-layers/, 在自定义Layer时, 还需要定义一个def compute_output_shape, 在tf.keras中没有这一步, 官方教程(https://www.tensorflow.org/guide/keras/custom_layers_and_models)里也没有这一步. 换言之, 如果使用tf.keras, output_shape能够自动得到. 因此如果使用的是keras而不是tf.keras, 记得定义def compute_output_shape